计算机视觉，作为一门科学与工程的交叉领域，其核心目标是通过计算机及其设备实现对生物视觉的模拟。这一技术的核心任务是解析和处理从图片或视频中获取的信息，以解析出场景的三维细节，如同人类及其他生物日常所见。
它不仅在技术层面具有挑战性，而且在学术界也占据着至关重要的地位。计算机视觉是一个多学科交叉的研究领域，吸引了来自不同学科背景的研究者共同探索。这些学科包括计算机科学与工程、信号处理，以及物理学、应用数学、统计学等传统领域，还有神经生理学和认知科学，这些都在各自的角度对计算机视觉提供了独特的视角和方法论。
通过整合这些多元化的知识，计算机视觉不断推动着图像处理、模式识别和机器学习等技术的发展，为人工智能、自动驾驶、医学影像分析等实际应用提供了强大的技术支持。可以说，计算机视觉正在塑造我们理解和交互世界的新方式。
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，用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。