简单地说，计算机视觉 (CV) 是一种使用相机和计算机识别和解释图像的方法。计算机视觉技术应用于多个领域，由许多专门的硬件和软件应用程序组成。某些类型的计算机视觉技术包括高分辨率相机、单独设计的计算机系统以及用于相机和计算机的专用传感器或滤波器。
电荷耦合器件 (CCD)相机通常为计算机视觉技术提供图像输出。 CCD 摄像机可以是全向、平移、倾斜、变焦或直视。卡内基梅隆大学开发的相机（称为 CMUcams）是一种将摄像机与微控制器相结合的计算机视觉技术。这允许对简单图像处理进行板载支持。机器人技术通常利用立体视觉，结合两个经过校准的相机来捕捉精确融合的图像。
一个机器人手臂可以利用计算机视觉技术实现更精确的运动。用于计算机视觉技术的计算机需要特殊的部件，例如子板（也称为子卡）和处理器板旨在加速设计过程。其中包括超大规模集成 (VLSI) 和红外 (IR) 传感器等传感器，以促进夜视等各种任务。热传感器处理热量识别。
除了软件应用程序之外，计算机视觉通常还需要专门的硬件。图像采集卡用于将模拟图像发送到计算机从CCD相机或其他图像捕捉设备将其转换为灰度或彩色的数字图像。还包括二维 (2D) 或三维 (3D) 线扫描仪，有助于斑点检测、运动传感和边缘检测。在某些应用中，例如恶劣的环境，可以使用专用外壳来保护硬件。
四轴飞行器可用于视频监控。机器人技术以及安全和监控行业是使用计算机视觉技术的两个主要领域。医疗行业和天文学家也发挥着重要作用。 CCD 摄像机等为计算机提供基础图像，以便按照程序员的要求进行处理。图像可以进行一般处理，提供简单的 2D 边缘检测，这使得 f或运动估计，或 3D，然后允许形状提取。
所有不同风格和配置的计算机视觉技术都利用专为 CV 目的开发的算法。这些算法有助于增强图像和查找与模型匹配的线条等任务。算法的使用仅提取专用任务所需的信息，从而将要处理的数据量降至最低。
虽然计算机视觉随着技术的发展而不断发展，但它已经在本文提到的领域和许多其他领域中发挥着重要作用。斑点检测和人脸识别在安全应用中非常重要。机器人技术依靠计算机视觉技术来成功操纵无人驾驶或自动驾驶车辆。该技术当前的应用可能只是这个新兴的计算机视觉领域可以完成的事情的开始。
