Računalni test vida predstavlja niz izazova za algoritam vida i bilježi odgovore. Razvoj računalnog vida podržava aktivnosti poput automatizirane obrade slike, dijagnostike pacijenata i kretanja robota. Objekti zainteresirani za ovaj predmet koriste testiranje kako bi odredili razinu izvedbe koju mogu postići različitim algoritmima i programima. To im može pomoći da odrede gdje je njihov rad potrebno poboljšati i koje vrste poboljšanja uvesti kako bi algoritam bio funkcionalniji.
Poput ljudskog mozga, računalo može djelovati kao procesor za vizualne informacije, uz korištenje kamera za vizualni unos. Računalni vid može varirati od relativno jednostavnih procesa kao što je prepoznavanje određene stavke u vidnom polju do složenije analize. To se postiže programiranjem, kao i obukom, što uključuje testiranje računalnog vida za izazivanje programa. Laboratorij je obično potreban za ispitivanje računalnog vida za kontrolu varijabli i pristup opremi za obradu velike brzine.
U testu računalnog vida, algoritam se može predstaviti nizom izazovnih slika. One se mogu razlikovati po složenosti i mogu uključivati referentne i testne slike, kao i mete, kako bi se vidjelo kako reagira na smjesu u cjelini. Za program za prepoznavanje lica, na primjer, programeri žele da računalo uoči ljudska lica, a ne da se zbune stvarima koje bi mogle izgledati kao lica, kao što je fotografija stijene neobičnog oblika. Testeri programiraju računalo da ponudi izlaz, poput kruženja lica ili osvjetljavanja indikatorskog svjetla, kao odgovor na vizualni unos.
Mirne slike nisu jedina stvar koja se može koristiti u testu računalnog vida. Računala također mogu raditi s video zapisima i događajima uživo u stvarnom vremenu. Možda će morati biti u stanju pratiti određene ciljeve u pokretu i izvoditi razne operacije. Na primjer, sustavi za nišanjenje i ciljanje u vojnim zrakoplovima mogu pratiti cilj i automatski ažurirati putanje i druge parametre za dobrobit pilota. Što je mirnije, praćenje slika uživo može biti korisno za ljude poput sportskih fotografa, koji se mogu oslanjati na značajke brzog automatskog fokusa kada rade s brzim subjektima kao što su trkaći konji.
Različiti testovi mogu se koristiti kako bi se program gurnuo do krajnjih granica. Kako testeri identificiraju slabe točke, mogu izvršiti prilagodbe programa i ponovno ga testirati. Algoritmi sposobni za učenje mogu biti kritični za ove vrste aktivnosti, jer program može postati inteligentniji sa svakim testom računalnog vida. Uči na svojim pogreškama i arhivira te podatke za buduću upotrebu, kako bi se smanjila mogućnost lažnih pozitivnih ili negativnih rezultata.