计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机通过处理数字图像或视频等输入，得到对现实世界的理解和认知，从而实现自动化的视觉感知和分析的一门学科。计算机视觉广泛应用于人脸识别、图像搜索、自动驾驶、智能安防等领域。其原理主要包括图像获取、图像处理和图像分析三个方面。
一、图像获取
图像获取是计算机视觉的第一步，其目的是将现实世界中的图像转化为计算机可处理的数字图像。图像获取的方式包括摄像头获取、扫描仪获取、数字图像库获取等。其中，摄像头获取是最为常见的方式。摄像头通过镜头将现实世界中的图像转化为光信号，进而转化为数字信号，形成数字图像。图像获取过程中，需要考虑光照、噪声等因素的影响，以保证图像的质量。
二、图像处理
图像处理是指对数字图像进行的一系列操作，包括图像增强、几何变换、滤波等。图像处理的目的是提高图像质量，方便后续的图像分析。其中，图像增强主要包括灰度拉伸、直方图均衡化等操作，可以增加图像的对比度和亮度；几何变换主要包括旋转、平移、缩放等操作，可以改变图像的尺寸和方向；滤波主要包括高斯滤波、中值滤波等操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
三、图像分析
图像分析是计算机视觉的核心步骤，其目的是从数字图像中提取有用的信息。图像分析的方式包括特征提取、目标检测、图像分类等。其中，特征提取是指从数字图像中提取出对目标物体有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等；目标检测是指在数字图像中寻找特定的目标物体，如人脸、车辆等；图像分类是指将数字图像分类到不同的类别中，如人脸识别、图像搜索等。
在图像分析中，深度学习技术已经成为主流。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心是通过多层神经元对数据进行特征提取和表征学习。深度学习在计算机视觉中的应用主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
CNN是一种前馈神经网络，其特点是具有局部感知和权值共享的特性。CNN通过多层卷积层和池化层对图像进行特征提取和降维处理，最终通过全连接层实现图像分类和目标检测等任务。目前，CNN已经成为图像分类、目标检测、人脸识别等领域的主流技术。
RNN是一种递归神经网络，其特点是可以对序列数据进行处理。在计算机视觉中，RNN主要应用于图像描述、视频分类等任务。RNN通过对序列数据的历史信息进行建模，实现对序列数据的理解和分析。
综上，计算机视觉的原理主要包括图像获取、图像处理和图像分析三个方面。其中，图像分析是计算机视觉的核心步骤，深度学习技术已经成为主流。