计算机视觉是人工智能的核心技术之一。　计算机视觉的应用非常广泛，比如医疗成像分析来提高疾病的预测和诊断，人脸识别技术来识别照片中的人物等，那么，究竟什么是计算机视觉呢？
1什么是计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision）是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。这意味着计算机视觉技术的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。因此不仅需要使机器能感知三维环境中物体的几何信息（形状、位置、姿态、运动等）而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。可以认为，计算机视觉与研究人类或动物的视觉是不同的：它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，用统计的方法来处理数据。
人工智能的完整闭环包括感知、认知、推理再反馈到感知的过程，其中视觉在我们的感知系统中占据大部分的感知过程。所以研究视觉是研究计算机的感知重要的一步。
2发展的几个重要节点
• 视觉研究的开端-Hubel和Wiesel关于大脑视皮层细脑感受野的论述
感受野-（一个感觉神经元的感受野是指这个位置里适当的刺激能够引起该神经元反应的区域。感受野一词主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。）
1959年，Hubel和Wiesel猫实验的故事，把微电极埋进猫的视皮质细胞，之后在屏幕上打出一些光影和图形。通过固定猫的头部来控制视网膜上的成像，并测试细胞对线条、直角、边缘线等图形的反应。Hubel和Wiesel告诉我们视觉识别应该从简单的形状开始。
对于看到鱼和老鼠投像的猫来说，视觉处理的前期并不是对整体的鱼或者老鼠进行处理，视觉处理流程的第一步是对简单的形状的结构处理、边缘排列。只有当图片切换时的反应激烈。

• 二维到三维- Roberts积木世界让计算机理解三维场景
20世纪50年代主要分析二维图像，而Lary Roberts 1963年写的论文《block world》（积木世界），运用计算机程序，试图从图像中阐释出诸如立方体等多面体的这些边缘和形状。它根据线画图来理解由多面体构成的景物，并对物体形状物体的空间关系进行描述。
• 学科的诞生
计算机视觉真正的诞生时间是在1966年，MIT人工智能实验室成立了计算机视觉学科，标志着CV成为一门人工智能领域中的可研究的学科，同时历史的发展也证明了CV是人工智能领域中增长最快的一个学科。
• 视觉理论：视觉是分层的
20世纪80年代初，MIT人工智能实验室的David Marr出版了一本书《视觉》（全名《Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》），他提出了一个观点：视觉是分层的。他认为视觉是个信息处理任务，应该从三个层次来研究和理解，即计算理论、算法、实现算法的机制或硬件。
本文主要介绍了计算机视觉的基本概念，以及简单介绍了计算机视觉的发展历史。作为一门新兴的学科 ，计算机视觉还有很多奥秘等待着人们去探寻，去更好的将其应用到实际的生活中。
如果您发现本站中涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件至：liping@yovole.com（邮件中#请改为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。