计算机视觉的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配和决策判断等几个关键步骤：
　　图像获取： 通过相机、摄像头等设备获取图像或视频数据。
　　图像预处理： 对获取的图像数据进行去噪、增强、缩放等预处理操作，为后续处理打下基础。
　　特征提取： 从预处理后的图像中提取出有意义的特征，例如边缘、纹理、颜色等。
　　特征匹配： 将提取到的特征与已知模式或数据库中的特征进行比对匹配。
　　决策判断： 根据特征匹配结果进行决策判断，实现对图像内容的识别、分类或分析。

　　计算机视觉技术在各个领域得到了广泛的应用，包括但不限于以下方面：
　　自动驾驶：计算机视觉技术在自动驾驶领域扮演着重要角色，通过图像识别、目标检测等技术，实现车辆环境感知和智能驾驶功能。
　　医学影像分析：在医学影像领域，计算机视觉可用于对医学图像进行分析、诊断和病灶检测，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
　　安防监控：安防监控系统中的人脸识别、行为分析等技术都离不开计算机视觉，帮助实现对安全事件的实时监测和警报。
　　工业质检：在工业生产中，计算机视觉可用于产品质量检测、缺陷识别和自动化生产线控制，提高生产效率和产品质量。
　　视觉增强：计算机视觉技术在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）方面也有广泛应用。通过实时图像处理和识别技术，计算机可以实现对真实世界的感知和交互，为用户提供沉浸式的体验。
　　图像搜索与识别：图像搜索引擎和物体识别应用利用计算机视觉技术，帮助用户快速找到所需信息或物品。通过图像特征提取和匹配算法，用户可以用图像进行检索和识别。