CV算法，即 计算机视觉算法（Computer Vision Algorithm），是一门研究如何让计算机“看”的科学。它通过使用摄影机和电脑来代替人眼进行目标识别、跟踪和测量等机器视觉任务，并进行图形处理，使电脑处理后的图像更适合人眼观察或传送给仪器检测。
计算机视觉算法属于人工智能（AI）算法的分支之一，主要处理和分析图像数据，以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等。在工业视觉领域，由于处理对象是图像，因此提到AI算法时通常指的是CV算法。
CV算法模型的关键概念和应用包括：
图像分类：
识别图像中的主要对象，并将其归类到预定义的类别中。
目标检测：
在图像中检测并定位特定目标。
语义分割：
将图像分割成多个区域，每个区域具有不同的语义含义。
图像生成：
使用算法生成新的图像或视频。
卷积神经网络（CNN）：
一种模拟生物视觉机制的深度学习模型，广泛应用于图像分类任务。
光流法：
用于估计图像中物体运动的方法。
立体匹配：
通过分析左右图像来估计三维场景中的深度信息。
这些算法和模型通过从图像或多维数据中提取有意义的信息，帮助计算机更好地理解和解释视觉世界，从而应用于各种场景，如自动驾驶、视频监控、医疗诊断、机器人导航等。