计算机视觉使机器能够处理和理解视觉数据，既带来了实际好处，也面临着挑战。 以下是其主要优点和缺点的细分。
优点：计算机视觉的一个主要优势是它能够以高精度自动化重复的视觉任务。 例如，在制造业中，计算机视觉系统可以比人工更快、更一致地检查装配线上的产品缺陷。 同样，在医疗保健领域，算法可以分析医学图像（如 X 射线）以协助早期疾病检测。 这些系统可以有效地扩展 - 一旦经过训练，模型每秒可以处理数千张图像，使其对大型数据集具有成本效益。 实时应用，例如自动驾驶汽车中的物体检测或用于安全访问系统的面部识别，证明了它的多功能性。 开发人员还可以将计算机视觉与其他技术（如机器人技术）集成，以实现诸如使用摄像头和传感器进行仓库库存管理之类的任务。
缺点：缺点通常围绕资源需求和伦理问题。 训练强大的计算机视觉模型需要大量的计算能力，通常需要 GPU 或云资源，这可能很昂贵。 数据依赖性是另一个障碍：模型需要大量、准确标记的数据集，创建这些数据集非常耗时（例如，手动标记数千个自动驾驶汽车的街道场景）。 隐私问题出现在诸如监视之类的应用中，滥用可能会侵犯个人权利。 训练数据中的偏见（例如，面部识别系统在代表性不足的人群中表现不佳）可能导致不公平的结果。 此外，由于数据中心的能源消耗，大规模部署计算机视觉可能会引发环境问题，但是诸如边缘计算（在设备上本地处理数据）之类的技术可以缓解此问题。
总而言之，计算机视觉提供了强大的自动化和可扩展性，但需要仔细考虑技术约束、数据质量和社会影响。 开发人员在设计系统时必须权衡这些因素，以确保它们高效、合乎道德且适合目的。