通過使用計算機視覺技術，計算機可以對事物進行視覺識別或確認。例如，其可以檢測并區分汽車和人。那，計算機視覺是如何實現其目標的?
這項技術利用大量的數據運作，從中獲得知識。其可以攝取和分析數據，包括種類、模式和質量，例如,可以用來識別一個項目隨著時間的推移。這是一項非常多層次和復雜的技術。人工驅動的計算機視覺有幾個應用。盡管是早期的，但報告表明，在許多不同的行業中，使用計算機視覺對各組織大有裨益。下面是一些實例和描述。
1. 醫務人員可以使用人工智能算法掃描不同的成像文件，包括X射線和磁共振圖像，發現異常和困難，并提高診斷。
2. 全球零售巨頭可能會利用人工智能驅動的計算機視覺，最大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產率。此外，其可以用來提高客戶體驗和降低流動率。零售巨頭利用這項技術發現空貨架，補充庫存，并根據客戶的偏好、瀏覽或購物習慣向其推薦相關商品。
3. 借助于計算機視覺，自動駕駛汽車可以理解周圍環境。人類駕駛員不會操作自動駕駛汽車。因此，精確的物品和環境識別對于避免悲劇至關重要。
4. 當局已經開始利用人工智能驅動的計算機視覺來監控機場、博物館、體育場和火車站等公共區域，以快速發現可疑活動或陰暗的個人活動，或突出潛在的威脅。科技在減少*方面正變得越來越有效。
5. 農作物的質量、土壤狀況以及許多植物疾病的檢測都在使用人工智能計算機視覺進行評估。這項技術可極大地幫助農民利用其來增加農業產量和盡量減少資源浪費。
計算機視覺的技術主要依靠人工智能和機器學習。人工智能使計算機視覺能夠理解、識別和分析各種各樣的視覺輸入。人工智能模型、邏輯模型和模型可以快速攝取、吸收和學習大量的標記和未標記的視覺輸入。具有計算機視覺的計算機能夠在電影、圖像和信息圖形中區分出獨特的特征、圖案和相關性。機器學習是人工智能的一個分支，其使計算機視覺成為可能.
機器學習使用大量的訓練數據集來發現模式。即使是最復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯找到。即使是最復雜的照片也可以使用機器學習進行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如，其可以根據車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割，其可以區分幾個邏輯部分。
此外，圖像分割更深入地探究并確定每個組件的獨特特征。整個過程錯綜復雜，風險很大。不準確的數據識別和處理可能導致錯誤的結論。例如，如果一輛自動駕駛汽車在路上行駛，錯誤地將穿條紋襯衫的行人識別為斑馬線，那么就會造成災難性的后果。
