Tietokonenäkötesti esittelee joukon haasteita visioalgoritmille ja merkitsee vastaukset. Tietokonenäön kehittäminen tukee toimintoja, kuten automaattista kuvankäsittelyä, potilasdiagnoosia ja robotin liikettä. Tilat, jotka ovat kiinnostuneita tästä aiheesta, käyttävät testausta määrittääkseen suorituskyvyn, jonka he voivat saavuttaa eri algoritmeilla ja ohjelmilla. Tämä voi auttaa heitä määrittämään, missä heidän työnsä on parannettava ja millaisia parannuksia on tehtävä algoritmin toimivuuden parantamiseksi.
Ihmisen aivojen tapaan tietokone voi toimia visuaalisen tiedon prosessorina käyttämällä visuaalista syöttöä kameroilla. Tietokonenäkö voi vaihdella suhteellisen yksinkertaisista prosesseista, kuten tietyn kohteen tunnistamisesta näkökentässä, monimutkaisempaan analyysiin. Tämä tapahtuu ohjelmoinnin ja koulutuksen kautta, johon kuuluu tietokoneiden näkötestaus ohjelmien haastamiseksi. Tietokonenäkötestiä varten tarvitaan yleensä laboratorio muuttujien hallitsemiseksi ja nopeiden käsittelylaitteiden käyttämiseksi.
Tietokonenäkötestissä algoritmille voidaan esittää sarja haastekuvia. Ne voivat olla monimutkaisia, ja ne voivat sisältää viite- ja testikuvia sekä kohteita, jotta voidaan nähdä, miten se reagoi koko seokseen. Esimerkiksi kasvojentunnistusohjelmassa ohjelmoijat haluavat tietokoneen havaitsevan ihmisten kasvot eivätkä hämmenny asioista, jotka saattavat näyttää kasvoilta, kuten valokuva oudon muotoiselta kalliolta. Testaajat ohjelmoivat tietokoneen tarjoamaan ulostulon, kuten kasvojen kiertämisen tai merkkivalon sytyttämisen, visuaalisen tulon perusteella.
Still -kuvat eivät ole ainoa asia, jota voidaan käyttää tietokoneen näkökokeessa. Tietokoneet voivat myös työskennellä video- ja reaaliaikaisten tapahtumien kanssa. Heidän on ehkä kyettävä seuraamaan tiettyjä kohteita liikkeessä ja suorittamaan erilaisia toimintoja. Esimerkiksi sotilaslentokoneiden havainto- ja kohdistusjärjestelmät voivat seurata kohdetta ja päivittää automaattisesti lentoreitit ja muut parametrit lentäjän eduksi. Rauhallisemmassa tilanteessa kuvien reaaliaikainen seuranta voi olla hyödyllistä esimerkiksi urheiluvalokuvaajille, jotka voivat luottaa nopeisiin automaattitarkennusominaisuuksiin työskennellessään nopeiden kohteiden, kuten kilpahevosten, kanssa.
Erilaisia testejä voidaan käyttää ohjelman rajoittamiseen. Kun testaajat tunnistavat heikot kohdat, he voivat tehdä ohjelmaan muutoksia ja testata sen uudelleen. Oppimiskykyiset algoritmit voivat olla kriittisiä tällaisille toiminnoille, koska ohjelma voi muuttua älykkäämmäksi jokaisen tietokoneen näkökokeella. Se oppii virheistään ja arkistoi nämä tiedot myöhempää käyttöä varten minimoidakseen väärien positiivisten tai negatiivisten mahdollisuudet.