机器视觉（Computer Vision）是一种涉及计算机科学和人工智能（AI）领域的技术，其主要目标是使计算机系统能够模拟和理解人类视觉系统的功能，即通过处理和解释数字图像和视频来识别、理解和解释视觉信息，机器视觉的目标是让计算机能够“看”和“理解”世界，从而能够自动执行各种任务。

机器视觉涉及许多不同的任务和技术，包括以下内容：

1.图像处理：图像处理技术用于改进图像质量、减噪、增强对比度和颜色校正等，以便更好地提取信息。

2.物体检测与识别：机器视觉可以用于检测图像或视频中的物体，然后识别它们是什么，这对于自动驾驶、监控和物体跟踪等应用非常重要。

3.面部识别：面部识别技术用于识别和验证个体的身份，广泛应用于解锁手机、身份验证系统和安全监控。

4.图像分割：图像分割技术将图像分成不同的区域或对象，通常用于图像分析、医学图像处理和计算机辅助诊断。

5.三维视觉：三维视觉技术用于从多个图像或摄像头中还原三维场景信息，这在虚拟现实、增强现实和机器人导航中非常重要。

6.运动分析：机器视觉可以跟踪物体的运动和动作，用于体育分析、安全监控和姿势检测。

7.深度学习：深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在机器视觉中扮演了关键角色，帮助计算机更好地理解图像内容和执行各种任务。

机器视觉技术通常依赖于计算机视觉算法和深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。这些技术已经在多个领域得到广泛应用，包括自动驾驶汽车、医学影像分析、安全监控、图像搜索、机器人视觉、增强现实和虚拟现实等。机器视觉的发展对于提高自动化、改进决策支持系统以及增强计算机与环境的互动性都具有重要意义，为许多行业带来了创新和改进的机会，这些应用使机器视觉成为人工智能领域中的一个重要分支，它不仅能够提高效率，还可以增强计算机系统与现实世界的互动能力。