计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和处理图像和视频的学科。它是人工智能领域的一个重要分支，也是近年来发展迅速的研究领域之一。对于零基础的人来说，学习计算机视觉可能会感到有些困难，但是只要掌握了基础知识，就能够逐步深入了解这个领域。本文将按照零基础入门计算机视觉的要求，为大家详细介绍计算机视觉的基本概念和常用技术。

我们需要了解的是计算机视觉的基本概念。简单来说，计算机视觉就是让计算机通过学习和分析图像和视频，从中提取出有用的信息，并做出相应的判断和决策。这个过程包括图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类等多个步骤。在实际应用中，我们可以通过这些技术来实现人脸识别、自动驾驶、智能监控等多种功能。

接下来，我们来介绍一些常用的计算机视觉技术。首先是图像预处理。图像预处理是指对原始图像进行一系列的变换和滤波，以去除噪声、增强对比度等，从而提高后续处理的效果。常见的图像预处理技术包括灰度化、直方图均衡化、高斯滤波等。

其次是特征提取。特征提取是指从图像或视频中提取出有意义的特征信息，以便后续的分类和识别。常见的特征提取技术包括SIFT、SURF、HOG等。这些技术可以有效地描述图像中的局部特征，从而提高目标检测和识别的准确性。

最后是目标检测和图像分类。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。常见的目标检测技术包括基于深度学习的目标检测算法(如Faster R-CNN、YOLO等)。而图像分类则是指根据输入的图像或视频内容，将其分为不同的类别。常见的图像分类技术包括卷积神经网络(CNN)等。

总的来说，计算机视觉是一门非常有趣和实用的学科。通过学习计算机视觉，我们可以开发出各种智能化的应用，提高我们的生活质量和工作效率。希望本文能够帮助大家对计算机视觉有一个初步的了解，为进一步的学习打下坚实的基础。