计算机视觉使机器能够解释视觉数据并对其采取行动，其应用涵盖医疗保健、汽车和零售等行业。 它的核心是使用算法来分析图像或视频，提取有意义的信息并做出决策。 这项技术可以通过 OpenCV 等库和 TensorFlow 或 PyTorch 等框架广泛使用，这使得开发人员可以将其集成到项目中。
一个主要应用是在医疗保健领域，计算机视觉有助于医学影像分析。 例如，算法可以通过识别人类眼睛可能错过的模式来检测 X 光或 MRI 中的肿瘤。 谷歌的 DeepMind 等工具已被用于从视网膜扫描中诊断眼部疾病。 另一个例子是手术辅助系统，其中实时视频分析有助于外科医生进行复杂的手术。 在此领域工作的开发人员通常会在带注释的数据集上训练模型以识别特定异常，从而确保准确性和可靠性。
在汽车行业，计算机视觉对于自动驾驶汽车至关重要。 特斯拉的 Autopilot 等系统依靠摄像头和神经网络来检测车道、行人和障碍物。 YOLO（You Only Look Once）等目标检测模型处理实时视频流以做出瞬间决策。 除了自动驾驶汽车之外，计算机视觉还增强了驾驶员辅助功能（例如，停车传感器、碰撞警告）和交通管理系统。 开发人员通常会优化这些模型以实现低延迟和高精度，从而确保安全。
零售和制造业也受益于计算机视觉。 亚马逊 Go 商店使用顶置摄像头和货架传感器来跟踪顾客拿起的商品，从而实现无人收银结账。 在制造业中，质量控制系统使用图像分类来检查产品的缺陷。 例如，生产线上的摄像头可能会识别电子元件中的裂缝，从而减少浪费。 这些领域的开发人员通常会部署边缘设备（如 Jetson Nano）在本地运行模型，从而最大限度地减少对云处理的依赖。 这些例子说明了计算机视觉如何解决跨领域的实际问题，这得益于可访问的工具和定制的实现。