计算机视觉在人脸识别、安防、农业领域、工业领域、医疗领域、无人驾驶等场景都有应用。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
解析：
视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。
由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。
计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。
计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用，以下列举了一些常见的计算机视觉应用场景：
自动驾驶：计算机视觉技术在自动驾驶汽车中应用广泛，用于检测道路、行人、车辆等，实现环境感知、导航和控制。
医疗影像分析：计算机视觉技术用于分析医疗图像，如 CT、MRI、X光等，辅助医生进行疾病诊断和病变定位。
安防监控：计算机视觉应用于视频监控系统，用于人脸识别、行为分析、异常检测等，提高安防效果。
工业检测：计算机视觉在工业生产线上用于自动化检测，如产品质量检测、缺陷识别等，提高生产效率和质量。
无人机：计算机视觉技术在无人机中应用于环境感知、目标跟踪、自主导航等。
人脸识别：人脸识别技术广泛应用于智能手机解锁、支付验证、考勤系统等场景。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：计算机视觉技术在 VR 和 AR 中应用于场景重建、追踪、交互等。
图像搜索：计算机视觉技术用于构建图像搜索引擎，实现基于内容的图像检索。
社交媒体：计算机视觉技术在社交媒体平台上应用于图像分类、推荐、内容审核等。
智能家居：计算机视觉技术在智能家居领域应用于人脸识别门锁、监控摄像头等设备。
电子商务：计算机视觉技术在电子商务领域应用于商品图像识别、推荐、视觉搜索等。
体育分析：计算机视觉技术用于运动员姿态识别、动作分析、比赛回放等。
机器人：计算机视觉技术在机器人领域应用于环境感知、目标识别、自主导航等。
文化娱乐：计算机视觉技术在文化娱乐领域应用于动画制作、影视特效、游戏开发等。
1. 目标检测和识别：通过计算机视觉算法，可以识别和检测图像或视频中的特定目标，如人脸、车辆、动物等。
2. 图像分类和标记：利用计算机视觉技术，可以对图像进行分类和标记，如自动识别图像中的物体、场景、事件等。
3. 人脸识别：通过计算机视觉算法，可以对图像或视频中的人脸进行识别和验证，用于身份验证、安全监控等领域。
4. 视频监控和分析：通过计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时分析和处理，如行为分析、异常检测、目标跟踪等。
5. 医学影像分析：计算机视觉技术可以用于医学影像的分析和诊断，如辅助医生进行病变检测、病情评估等。
6. 自动驾驶：计算机视觉技术是自动驾驶领域的核心技术之一，可以通过分析图像和视频数据，实现车辆的环境感知和决策。
7. 增强现实：计算机视觉技术可以结合虚拟现实技术，实现对现实世界的实时感知和交互，如在手机上显示虚拟物体等。
8. 机器人导航：计算机视觉技术可以用于机器人的环境感知和导航，帮助机器人识别和理解周围的物体和场景。
以上只是计算机视觉应用的一部分，随着技术的不断发展和创新，计算机视觉在更多领域中将有更广泛的应用。本回答被网友采纳