计算机视觉是人工智能领域的一个分支，专注于使机器能够解释和理解来自世界的视觉数据，例如图像或视频。它结合了机器学习、图像处理和模式识别等技术，从视觉输入中提取有意义的信息。目标是通过允许系统识别物体、检测模式和根据视觉数据做出决策来复制人类视觉的各个方面。例如，计算机视觉系统可以分析照片以识别面部，对野生动物相机提要中的动物进行分类，或引导机器人避开障碍物。
在技术层面，计算机视觉依赖于处理像素数据以识别特征和关系的算法和模型。卷积神经网络 (CNN) 是一种常用于图像分类等任务的常见架构，其中过滤器层扫描图像以检测边缘、纹理和形状。对于对象检测，YOLO（You Only Look Once）或 Faster R-CNN 等模型会定位并标记图像中的多个对象。通常应用预处理步骤，例如调整图像大小、标准化像素值或使用旋转和翻转来扩充数据，以提高模型性能。该领域的开发人员可能会使用 OpenCV 等库进行基本图像操作，或使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架来构建和训练深度学习模型。实际应用包括医学成像（例如，检测 X 光片中的肿瘤）、自动驾驶车辆（例如，识别行人）和工业自动化（例如，检查产品缺陷）。
计算机视觉中的挑战通常源于现实世界数据的可变性。光照变化、遮挡或异常角度会降低准确性，需要模型在多样化的数据集上进行训练。例如，如果仅在光线充足的肖像上进行训练，然后应用于低光安全录像，则面部识别系统可能会失败。开发人员通过收集大型数据集、使用迁移学习来调整预训练模型或结合合成数据生成等技术来解决这些问题。尽管存在这些障碍，但硬件（例如，用于更快训练的 GPU）和算法（例如，视觉转换器）的进步继续扩大了该领域的能力。通过将特定领域的知识与技术工具相结合，开发人员可以创建解决实际问题的系统，例如自动化制造中的质量控制或启用增强现实应用程序。