计算机视觉使机器能够解释和处理视觉数据，从而解决各个行业的实际问题。 通过处理图像或视频，系统可以自动执行任务、增强决策能力或提供新的见解。 以下是当今应用计算机视觉的三个关键领域，并附有具体示例。
在医疗保健领域，计算机视觉有助于医学影像分析。 算法可以检测 X 射线、MRI 或 CT 扫描中的异常情况，从而帮助放射科医生更快地识别肿瘤或骨折等疾病。 例如，像 Google 的 LYNA（淋巴结助手）这样的系统可以分析组织切片，以高精度地确定乳腺癌转移。 另一个例子是用于检测糖尿病视网膜病变的视网膜扫描，模型可以对眼睛血管的损伤进行分类。 这些工具可以减少人为错误并优先处理紧急病例，从而改善患者的治疗效果。
零售业和制造业利用计算机视觉来提高效率和质量控制。 自动化结账系统（例如 Amazon Go 商店）使用摄像头和货架传感器来跟踪顾客拿起的商品，从而无需手动扫描。 在工厂中，视觉系统会检查产品的缺陷，例如检查智能手机屏幕是否有划痕或测量装配线组件的精度。 像特斯拉这样的公司使用基于视觉的系统来引导机器人手臂进行汽车制造。 这些应用可以降低成本、最大限度地减少浪费并保持规模化的一致性。
安全和自主系统也严重依赖计算机视觉。 面部识别系统可以验证智能手机或安全设施上的用户身份，而监控摄像头可以使用运动和物体检测来检测异常活动（例如，机场无人看管的行李）。 自动驾驶汽车处理实时视频流以识别行人、交通标志和车道标线。 例如，特斯拉的 Autopilot 使用摄像头和神经网络的组合来安全地导航道路。 同样，无人机使用视觉来避开障碍物，并在农业或灾难响应中进行空中测绘。 这些应用突出显示了视觉系统如何使机器能够与其环境进行动态交互。