计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中的一个重要子领域。它致力于让机器学会理解和解释图像、视频等视觉数据。在这个领域里，主视图是一个核心概念。

主视图是计算机视觉领域中的基础概念，是一种简洁表达图像信息的方式。它是人从图像中最先感知到的、最常用的角度，也是计算机对图像进行处理和分析时默认的视角。

20世纪80年代，计算机视觉系统只能处理黑白图像，而且准确率很低。当时的研究人员在主视图的基础上提出了很多特征来代表图像，以期提高计算机视觉系统的准确率。这些特征是像边缘、角点、线条和纹理等低级特征，加上人工设计的高层特征。通过对这些特征进行提取、匹配和分类，便可让计算机视觉系统识别出物体，并进行目标跟踪。

随着深度学习技术的发展，计算机视觉的准确率和效率得到了极大的提升。与传统的计算机视觉方法相比，基于深度学习的视觉算法能够识别复杂的图像和视频，甚至可以进行人脸识别、语音识别等多项任务。

总的来说，从主视图到深度学习，计算机视觉在研究方法和技术上发生了重大的演化。今后，计算机视觉将更加广泛应用于工业、医疗、公共安全等多个领域。