计算机视觉并非不成功。它在各行各业都取得了显著的实际成功，尽管在某些领域仍然面临局限性。该领域已经实现了诸如用于手机身份验证的面部识别、用于检测肿瘤的医学图像分析以及自动驾驶汽车导航道路等应用。这些系统依赖于经过验证的技术，例如卷积神经网络 (CNN) 和 YOLO 等对象检测模型。然而，在处理边缘情况方面仍然存在挑战，例如在光线不足或遮挡的环境中识别对象，这可能导致在不受控制的环境中产生不可靠的结果。
一个关键限制是对大型高质量数据集的依赖。例如，由于训练数据中的偏差，面部识别系统通常难以在不同人群中保持准确性，例如在错误识别肤色较深的人的情况下。同样，自动驾驶汽车有时无法解释罕见场景，例如不寻常的道路标志或意外的行人行为。这些问题源于受控实验室环境与现实世界复杂性之间的差距。开发人员通过使用数据增强、合成数据集或将摄像头与激光雷达/雷达相结合的混合系统来解决这个问题，但这些解决方案增加了成本和复杂性。
该领域通过渐进式改进而非停滞不前而不断发展。最近的进展包括视觉转换器 (ViT)，它以补丁的形式处理图像以更好地理解上下文，以及多模式模型（如 CLIP），它链接文本和图像以实现更灵活的解释。开源框架（例如，OpenCV、PyTorch）和预训练模型也实现了大众化，使开发人员能够更快地构建应用程序。虽然计算机视觉并非普遍完美，但其在特定、定义明确的用例（从制造质量控制到农业作物监测）中的成功证明了其可行性。目前的研究重点是稳健性、效率和伦理考虑，确保该技术成熟而不是停滞不前。