计算机视觉应用开发是一种利用计算机技术来模拟人类视觉感知过程，实现对现实世界物体、场景和图像的识别、分类、跟踪、分析和理解的技术。计算机视觉应用开发的概念包括以下几个方面：
1. 图像处理：计算机视觉系统首先需要对输入的图像或视频进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以提高图像质量，为后续的图像分析做好准备。
2. 特征检测与提取：在预处理后的图像中，计算机视觉系统需要检测和提取有用的特征信息，如边缘、角点、纹理、颜色等，以便后续的图像分析。这些特征可以是全局的，也可以是局部的，取决于具体的应用场景。
3. 图像分类：计算机视觉系统通过训练一个分类器模型，将检测到的特征与预先定义的类别标签进行匹配，从而实现对输入图像的分类。常用的分类器模型有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等。
4. 目标跟踪：计算机视觉系统需要实时地对运动目标进行检测和跟踪，以便对目标的行为进行分析和预测。常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波（KF）、粒子滤波（PF）、深度学习（CNN）等。
5. 场景理解：计算机视觉系统需要对输入的图像或视频进行场景理解，即理解图像中的物体、场景和环境之间的关系。这包括对物体的语义理解、场景的布局分析、环境的感知等。
6. 交互式应用开发：计算机视觉应用开发的一个重要方向是开发交互式应用，如智能导航、人脸识别、手势识别等。这些应用需要计算机视觉系统具备实时性、准确性和用户友好性等特点。
7. 跨领域应用开发：计算机视觉技术具有广泛的应用前景，可以应用于医疗、金融、交通、安防、教育等多个领域。因此，计算机视觉应用开发还需要关注跨领域的知识融合和技术创新，如医学影像分析、金融风险识别、自动驾驶等。
总之，计算机视觉应用开发是一门综合性很强的技术领域，涉及图像处理、特征检测与提取、图像分类、目标跟踪、场景理解、交互式应用开发和跨领域应用开发等多个方面。随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉应用开发将越来越广泛地应用于人类社会各个领域，为人们的生活带来便利和改变。
