计算机视觉技术使机器能够解释和分析视觉数据，例如图像或视频，以实现任务自动化、增强决策能力或提取见解。它通过结合图像识别、目标检测和模式分析等技术，应用范围涵盖各个行业。以下是三个关键用例及其实际示例。
自动化和质量控制 计算机视觉广泛应用于制造和物流领域，以实现检验流程自动化。例如，配备算法的摄像头可以检测产品中的缺陷——例如汽车零件上的划痕或电路板上未对齐的组件——其速度和准确性高于人工检查。在仓库中，系统通过扫描条形码或识别传送带上的物品来跟踪库存，从而减少人为错误。一家汽车制造商可能会部署视觉系统来验证装配过程中的实时焊接质量，并在车辆进入下一阶段之前标记问题。这减少了浪费并确保了生产的一致性。
安全和监控 安全系统利用计算机视觉进行实时监控和威胁检测。面部识别算法可以识别禁区内的授权人员或标记机场或办公楼内的未经授权的人员。目标检测模型分析视频源以检测可疑活动，例如公共场所无人看管的行李。零售店使用它来通过跟踪移动和识别盗窃模式来防止盗窃。例如，零售连锁店中的智能摄像头系统可能会在有人在高价值商品附近徘徊时提醒员工，将视觉数据与行为分析相结合，以提高防损能力。
医疗保健和医学影像 在医疗保健领域，计算机视觉有助于诊断疾病和分析医学扫描图像。经过 X 射线、MRI 或 CT 扫描训练的算法可以检测肿瘤、骨折或肺炎等疾病的早期迹象等异常情况。例如，一个系统可能会突出显示胸部 X 光片中的肺结节，从而帮助放射科医生确定病例的优先级。手术机器人使用视觉来引导微创手术期间的仪器，从而提高精度。远程医疗平台还使用视觉工具通过智能手机照片评估皮肤损伤，从而实现远程诊断。这些应用减少了诊断延迟并支持临床医生做出数据驱动的决策。
通过解决特定问题——例如自动化重复性任务、增强安全性或提高医疗准确性——计算机视觉为各个领域提供切实的解决方案。开发人员可以使用 OpenCV 等库或 TensorFlow 等框架集成这些功能，从而定制模型以满足行业需求。