计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是机器学习领域的一个重要分支。它 涉及图像和视频的处理、分析和理解，旨在使计算机能够模拟人类视觉的各种能力，如目标检测、图像分类、物体跟踪、人脸识别等。计算机视觉主要依赖于数学、统计学和模式识别的方法和理论。

计算机视觉的应用领域非常广泛，包括但不限于：

图像识别：自动识别图像中的物体或场景。

目标检测：在图像或视频中检测和定位多个物体。

人脸识别：通过面部特征识别个体身份。

图像分类：将图像中的物体归类到预定义的类别中。

物体跟踪：在视频序列中跟踪特定物体的运动轨迹。

医学影像分析：辅助医生进行疾病诊断和治疗。

自动驾驶：通过视觉感知环境，实现车辆的自主导航。

计算机视觉的发展得益于机器学习，特别是深度学习技术的进步。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像和视频处理任务中表现出色，能够自动提取和学习图像中的特征，从而提高了计算机视觉系统的性能。

总的来说，计算机视觉是机器学习领域的一个重要研究方向，它通过使计算机能够理解和处理图像和视频数据，为人们的生产、生活、医疗等提供了更加智能化、高效化的解决方案。