计算机识别图像的过程可以概括为以下几个步骤：
数据采集与处理
计算机通过摄像头或图像传感器获取图像数据。这些图像可以是静态照片，也可以是动态视频。
对图像进行预处理，如噪声消除、归一化等，使其适合后续分析。预处理步骤通常包括调整图像大小、转换颜色空间等。
特征提取
特征提取是图像识别的重要环节。传统方法常通过手工设计特征（如边缘、角点等）来实现，而当前深度学习技术则使用卷积神经网络（CNN）自动提取特征。
CNN通过多层的卷积核提取图像中的关键信息，能够有效识别复杂的图案。
模型训练
使用训练集数据对模型进行训练。在这个过程中，模型不断调整内部参数，以最小化预测值与真实值之间的差异。
常用的学习策略有监督学习、无监督学习和迁移学习。
分类与识别
一旦模型经过训练，就可以使用它来对新图像进行分类。模型会根据提取的特征，将图像分配到相应的类别，如猫、狗或汽车等。
后处理与应用
根据识别结果进行后续处理，如识别物体位置、行为等，并将结果应用于实际场景中，如自动驾驶、视频监控等。
总结来说，计算机识别图像是通过采集图像数据、提取特征、训练模型、分类识别和后处理应用等一系列步骤来实现的。其中，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）在特征提取和模型训练中发挥了重要作用。