计算机视觉技术是指通过计算机对图像和视频进行分析，自动地获取和理解数字图像的内容信息，并据此进行高效的处理和决策。它是人工智能领域中的一个重要分支，具有广泛的应用前景，包括智慧城市、智能家居、医疗影像、自动驾驶、安防监控、人机交互等多个领域。计算机视觉技术主要包含了以下几个方面的原理。
图像采集是计算机视觉技术的基础。对于数字图像，一般采用光电传感器将光信号转换为数字信号，并将其储存在计算机内存中，以供接下来的处理操作使用。图像预处理也很重要，其目的在于去除噪声、增强图像对比度、提取图像特征等。常见的图像预处理方法包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、直方图均衡化等。
特征提取是计算机视觉技术的核心步骤，其目的是从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便后续的分类、识别等任务。常见的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等。这些方法都是基于图像中的纹理、颜色、形状等特征来进行描述的。
物体检测是计算机视觉技术的重要应用之一，其目的是在图像中自动检测出特定的物体。常见的物体检测方法包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和级联分类器（cascade classifier）等。这些方法通过对训练数据进行学习，自动地从图像中提取特征，并将提取到的特征输入到分类器中进行分类，以达到检测物体的目的。
图像分割是将图像分成若干相互独立区域的过程。常用的图像分割方法有阈值法、区域生长法、分水岭算法等。其中，阈值法是最简单的分割方法，它根据图像灰度值大小将图像分成两个区域；而区域生长法则是一种基于区域相似性的分割方法，它可以逐步将相邻像素进行合并，以得到更大的区域。
图像识别是计算机视觉技术的最终目标之一，其目的是将图像中的物体与预设的类别进行匹配。常用的图像识别方法有支持向量机（SVM）和深度学习等。其中，深度学习是目前最为先进的图像识别技术之一，它采用多层神经网络模型，可以自动地从数据中学习到高层次特征表示，并在此基础上进行分类和识别。
综上所述，计算机视觉技术包含了图像采集、预处理、特征提取、物体检测、图像分割和图像识别等多个方面的原理。这些原理都是为了实现计算机对数字图像内容进行有效分析和理解，从而掌握图像信息并进行高效决策。