在计算机视觉（ComputerVision，简称CV）领域，“CV”可以指代多种概念或对象，以下是一些常见的例子：
1.计算机视觉系统：这是一种通过计算机硬件和软件处理和分析图像和视频数据以提取信息或进行交互的系统。
2.计算机视觉应用：如人脸识别、图像检索、物体检测、自动驾驶、医学图像分析等。
3.计算机视觉算法：包括图像处理、特征提取、机器学习算法等，用于实现计算机视觉任务。
4.计算机视觉模型：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些模型可以用于识别图像中的对象和模式。
5.计算机视觉库：如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，它们提供了实现计算机视觉任务的工具和函数。
6.计算机视觉论文或书籍：这些是关于计算机视觉理论、方法和实践研究的学术文献。
7.计算机视觉工程师或专家：在相关领域具有专业知识和技术技能的个人。
8.计算机视觉比赛或挑战：如ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）等，旨在推动计算机视觉技术的发展。
只要与计算机处理和分析图像或视频数据相关的概念、工具、技术或实践，都可以被称为“CV”。
