回答计算机视觉简答题时，可以按照以下步骤进行组织和表述：
基本原理和流程
计算机视觉的基本原理是通过图像获取、图像处理和图像解释三个步骤来实现对图像的理解和应用。
图像获取：通过摄像机等设备获取图像数据。
图像处理：对获取的图像进行增强、滤波、几何变换等操作，以提取图像中的有用信息或改善图像的质量。常见的图像处理方法包括边缘检测、图像平滑、直方图均衡化等。
图像解释：对处理后的图像进行分析和理解，识别图像中的目标、场景和特征。
应用领域
计算机视觉的应用广泛，包括人脸识别、视频监控、自动驾驶、家电控制等。
关键技术
图像分类：将输入的图像分到预先定义的类别中，常见的方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、高斯混合模型（GMM）等。
目标检测：在图像或视频中准确地找出目标的位置和类别，常用的算法包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、R-CNN、SSD、Faster R-CNN等。
图像分割：将图像分成若干个具有语义意义的区域，常见的方法包括边缘检测、区域生长、K均值聚类等。
特征提取：从图像中提取有用的特征，常用的方法包括主成分分析（PCA）、SIFT、HOG、尺度不变特征变换（SIFT）等。
其他相关概念
视网膜和视觉皮层：视网膜由感光细胞、双极细胞和神经节细胞构成，负责光、电转换和信息传输。视觉皮层神经元对视觉刺激的各种静态和动态特征具有高度选择性。
色彩空间：人眼能够识别色彩的原因是因为有能够吸收光的不同波长范围的三种视锥细胞，这三种视锥细胞能辨别红色、绿色和蓝色这三种颜色。
通过以上步骤和内容的组织，可以全面而系统地回答计算机视觉的简答题。