在我看来，计算机视觉的实现离不开图像处理的支持，而图像处理又依赖于模式识别方法的有效运用。模式识别作为人工智能领域的一个重要分支，与机器学习密切相关，而机器学习又是实现人工智能的核心手段。纵观这一技术体系，各个环节实际构成了一个层层支撑、紧密关联的技术生态。正是在这样的结构中，计算机视觉的应用成效，最终服务于机器学习模型的优化与落地。它们彼此依存、相辅相成，共同推动智能系统感知能力的不断发展。

计算机视觉（Computer Vision）旨在利用计算机模拟人类的视觉机制，实现对外部环境的感知与理解。具体来说，它通过摄像机与计算设备替代人眼，完成对目标的检测、识别、跟踪与测量，并进一步对图像信号进行处理和转换，使其更适合人眼观察或机器分析。该领域致力于研究相关的理论与技术，以构建能够从图像或多维数据中提取有价值信息的智能系统。

计算机视觉的终极目标，是为计算机和机器人赋予媲美人类水平的视觉感知能力。实现这一目标需融合多个层面的处理技术，包括图像信号处理、纹理与颜色建模、几何结构与空间推理，以及物体建模与语义理解。一个真正高效的视觉系统，必须能够将这些处理过程紧密集成，实现从像素到感知的端到端智能处理。