计算机视觉已融入许多日常技术，使机器能够解释视觉数据并对其采取行动。其核心是将图像处理、模式识别和机器学习相结合，用于分析像素并提取有意义的信息。开发人员通常使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等库实现计算机视觉，这些库提供了用于目标检测、人脸识别和图像分割等任务的预构建工具。这些系统依靠卷积神经网络 (CNN) 等技术来高效处理视觉输入。
一个常见的应用领域是移动设备。例如，智能手机中的人脸识别系统利用计算机视觉映射人脸特征并验证用户身份。照片应用通过检测物体、人物或地点自动整理图像——Google Photos 就利用此功能对图片进行分类。Snapchat 或 Instagram 等平台上的增强现实 (AR) 滤镜可以实时跟踪人脸特征点，以叠加特效。开发这些功能的开发者通常会优化模型，使其适用于边缘设备，在准确性和计算效率之间取得平衡。另一个例子是光学字符识别 (OCR)，它将手写或印刷文本转换为机器可读格式，用于 Adobe Scan 或银行应用中的支票存款等应用。
零售和安防领域也广泛应用计算机视觉。商店中的自助结账系统使用摄像头识别商品，减少对条形码的依赖。Amazon Go 商店通过跟踪顾客拿起的商品来实现自动化购物。在安防领域，监控系统分析视频流以检测异常情况，例如未经授权的访问或遗弃物品。汽车制造商使用计算机视觉开发高级驾驶辅助系统 (ADAS)，实现车道检测、行人识别和碰撞避免。这些应用通常需要实时处理，促使开发者优化在不同光照条件或摄像头角度下的延迟和鲁棒性。通过解决这些挑战，计算机视觉悄然支撑着我们日常生活中许多便利和安全功能。