是的，计算机视觉是人工智能（AI）的一种形式。从本质上讲，人工智能是指旨在执行通常需要类似人类的推理、感知或决策的任务的系统。计算机视觉专门侧重于使机器能够以模仿人类视觉的方式解释和理解视觉数据（例如图像或视频）。这涉及处理像素数据以识别模式、对象或活动的算法和模型，从而将人工智能原理直接应用于解决涉及视觉输入的问题。
计算机视觉在很大程度上依赖于人工智能技术，特别是机器学习和深度学习。例如，卷积神经网络（CNN）是现代计算机视觉中的基础架构。这些模型通过数学运算层学习图像的层次结构特征，使它们能够识别从边缘和纹理到面部或车辆等复杂对象的所有内容。训练这些模型需要大型数据集（例如，ImageNet）和诸如梯度下降之类的优化方法，这些方法对于人工智能开发至关重要。诸如面部识别系统、检测行人的自动驾驶汽车或识别肿瘤的医学成像工具之类的应用都证明了人工智能驱动的计算机视觉如何通过自动化视觉分析来解决实际问题。
虽然计算机视觉是人工智能的一个子集，但它也与其他人工智能领域相交。例如，将计算机视觉与自然语言处理（NLP）相结合，可以使诸如图像字幕生成器之类的系统以文本描述视觉内容。但是，计算机视觉的独特挑战（例如，处理图像中变化的光照条件或遮挡）突出了其在人工智能中的专业性。开发人员广泛使用诸如 OpenCV（用于图像处理）和 TensorFlow 或 PyTorch（用于构建模型）之类的框架来实现这些解决方案。随着人工智能的发展，诸如迁移学习或模型效率之类的领域的改进直接有益于计算机视觉，从而巩固了其作为关键人工智能学科的角色，该学科致力于通过代码和算法来复制和扩展人类的视觉能力。