计算机视觉是一种利用数字图像处理技术和模式识别方法来模拟和实现人类视觉的技术。它主要包括图像采集、图像处理、图像分析、图像识别和图像理解等方面。计算机视觉技术应用广泛，可以用于安防监控、自动驾驶、医学影像、红外成像、虚拟现实、增强现实等领域。
计算机视觉技术的核心是数字图像处理。数字图像处理是指利用数字计算机对图像进行处理、分析和识别。数字图像处理通常分为以下几个步骤：
第一步：图像获取。图像获取是指将现实世界中的物体或场景转化为数字图像的过程。图像获取需要使用各种各样的传感器，如相机、雷达、激光扫描仪等。
第二步：图像预处理。图像预处理是指在数字图像中去掉杂乱信息，提高图像质量的过程。图像预处理包括灰度化、滤波、边缘检测、形态学变换等。
第三步：特征提取。特征提取是指从数字图像中提取出具有代表性的特征。特征提取是计算机视觉技术中最关键的步骤之一。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
第四步：目标检测。目标检测是指在数字图像中自动找到感兴趣的目标。目标检测是计算机视觉技术中的重要研究方向之一。常用的目标检测方法包括Viola-Jones算法、RCNN、YOLO等。
第五步：图像识别。图像识别是指将数字图像中的对象与预定义的类别之间建立起对应关系并进行自动分类的过程。图像识别是计算机视觉技术中的核心研究方向之一。常用的图像识别方法包括SVM、深度学习等。
除了以上基本步骤外，计算机视觉技术中还有许多补充技术。例如，计算机视觉中的跟踪算法可以实现对移动物体的追踪和预测，计算机视觉中的三维重建技术可以根据二维图像或视频序列生成三维模型，计算机视觉中的人脸识别技术可以实现对人脸的识别和认证等。
总体来说，计算机视觉技术是一个非常广泛和复杂的领域，涉及到图像处理、模式识别、机器学习、人工智能等多个方面。其应用也非常广泛，包括生产制造、物流运输、安防监控、医疗健康、虚拟现实、游戏娱乐、智慧城市等众多领域。