Računalniški test vida predstavlja vrsto izzivov za algoritem vida in beleži odgovore. Razvoj računalniškega vida podpira dejavnosti, kot so avtomatizirana obdelava slik, diagnostika pacientov in gibanje robota. Objekti, ki jih zanima ta predmet, uporabljajo testiranje za ugotavljanje ravni zmogljivosti, ki jo lahko dosežejo z različnimi algoritmi in programi. To jim lahko pomaga ugotoviti, kje je treba izboljšati njihovo delo in katere vrste izboljšav naj uvedejo, da bo algoritem bolj funkcionalen.
Tako kot človeški možgani lahko tudi računalnik deluje kot procesor za vizualne informacije z uporabo kamer za vizualni vnos. Računalniški vid se lahko razlikuje od relativno preprostih procesov, kot je prepoznavanje določenega predmeta v vidnem polju, do bolj zapletene analize. To se izvaja s programiranjem in usposabljanjem, ki vključuje testiranje računalniškega vida za izzivanje programov. Laboratorij je običajno potreben za test računalniškega vida za nadzor spremenljivk in dostop do opreme za hitro obdelavo.
Pri preizkusu računalniškega vida lahko algoritem predstavimo z vrsto izzivnih slik. Te se lahko razlikujejo po zapletenosti in lahko vključujejo referenčne in testne slike ter cilje, da vidite, kako se odziva na mešanico kot celoto. Za program za prepoznavanje obrazov, na primer, programerji želijo, da računalnik opazi človeške obraze in da se ne zmede zaradi stvari, ki bi lahko bile videti kot obrazi, kot je fotografija skale nenavadne oblike. Preizkuševalci programirajo računalnik tako, da ponudi izhod, kot je kroženje obraza ali osvetlitev indikatorske lučke, kot odziv na vizualni vnos.
Nepremične slike niso edina stvar, ki jo je mogoče uporabiti pri računalniškem testu vida. Računalniki lahko delujejo tudi z videoposnetki in dogodki v realnem času. Morda bodo morali biti sposobni slediti določenim ciljem v gibanju in izvajati različne operacije. Na primer, sistemi za opazovanje in ciljanje v vojaških letalih lahko sledijo cilju in samodejno posodabljajo poti in druge parametre v korist pilota. Bolj mirno je sledenje slikam v živo lahko koristno za ljudi, kot so športni fotografi, ki se pri delu s hitrimi motivi, kot so dirkalni konji, lahko zanesejo na funkcije hitrega samodejnega ostrenja.
Za potiskanje programa do meje lahko uporabite različne teste. Ko preizkuševalci odkrijejo šibke točke, lahko prilagodijo program in ga ponovno preizkusijo. Algoritmi, ki se lahko učijo, so lahko kritični za te vrste dejavnosti, saj lahko program postane bolj inteligenten z vsakim testom računalniškega vida. Uči se iz svojih napak in te podatke shrani za prihodnjo uporabo, da zmanjša možnost lažno pozitivnih ali negativnih rezultatov.