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计算机进行视觉信息技术发展就是利用了摄像机以及通过电脑替代人眼使得我国计算机可以拥有我们人类的双眼所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别、决策等功能。
《视觉》的出版标志着计算机视觉作为一门独立学科的出现。 在40多年的计算机视觉发展中，虽然提出了大量的理论和方法，但总的来说，计算机视觉经历了三个主要过程：马尔计算视觉、多视图几何和分层三维重建以及基于学习的视觉。
目前，电脑提出了“深度网络”，以提高目标识别的精度似乎是在平等的“视觉研究”。 马尔被分为三个层次视觉计算的：计算理论，表达和算法，和算法。由于马尔，该算法不影响功能和算法的效果，所以马尔计算机视觉理论侧重于“计算理论”两个部分和“算法的表现。”
马尔认为，大脑的神经网络计算和计算机的数值分析计算企业没有一个本质区别，所以马尔没有对“算法能够实现”进行研究任何问题探讨。从现在中国神经系统科学的进展看，“神经计算”与数值方法计算在有些情况下会产生本质区别，如目前我国兴起的神经形态设计计算，但总体上说，“数值模型计算”可以“模拟神经计算”。至少从现在看，“算法的不同国家实现有效途径”，并不重要影响马尔计算视觉技术理论的本质属性。
上世纪90年代初，计算机视觉从“萧条”转向“繁荣”，主要得益于以下两个因素：一方面，目标应用领域从“工业应用”转向“精度和鲁棒性要求过高的应用”，特别是那些只需要“视觉效果”的应用，如远程视频会议、考古学、虚拟现实、视频监控等，另一方面，发现多视图几何理论下的分层三维重建可以有效地提高三维重建的鲁棒性和准确性。
INRIA法国O.Faugeras，R.Hartely牛津大学和GE A.美国科培训Zisserman的前几个多视图几何的代表性人物。 2000年Hartely和Zisserman，在这方面的书共同撰写的内容给出了系统的总结对比。大数据需要自动重建，重建和自动优化需要反复，反复优化需要大量的计算资源。作为一个简单的例子，如果你想北京中关村地区的三维重建，以保证重建的完整性，需要获得大量的地面和无人机的图像。如果所获取的高分辨率图像地面。
10,000（4000×3000），5 UAV千高分辨率图像（8000×7000），以匹配三维重建图像，从该图像来选择适当的一组，和相机校准和位置信息来重建场景的三维结构，这样大的数据量，人工干预是可能的，整个三维重建过程必须是完全自动化的。
基于学生学习的视觉，则是指以机器进行学习为主要信息技术教学手段的计算机视觉系统研究。基于我们学习的视觉设计研究，文献中大体上可以分为二个阶段：21世纪初的以流形学习为代表的子空间法和目前以深度合作学习为代表的视觉分析方法。
近年来，海量数据的不断出现和计算能力的快速提高给以非结构化视觉数据为研究对象的计算机视觉带来了巨大的发展机遇和挑战问题。 计算机视觉因此成为学术界和工业界公认的前瞻性研究领域.. 部分研究成果已在实践中得到应用，产生了人脸识别，智能视频监控等众多商业应用。
