计算机视觉算法是一组旨在处理、分析和解释视觉数据（如图像或视频）的计算步骤。这些算法使机器能够从视觉输入中提取有意义的信息，模仿人类视觉的某些方面。常见的任务包括检测物体、识别模式、将图像分割成区域或估计运动。例如，一个算法可能识别照片中的面孔，跟踪视频中移动的汽车，或者对医学扫描进行分类以查找异常情况。核心思想是将原始像素数据转换为结构化洞察，应用程序可以使用这些洞察进行决策。
计算机视觉算法通常使用从传统图像处理到机器学习的各种技术构建。边缘检测（例如，Sobel 或 Canny 滤波器）或特征匹配（例如，SIFT 或 ORB）等经典方法依赖于数学运算来突出显示图像中的关键结构。诸如对象识别之类的更高级的任务通常使用诸如卷积神经网络 (CNN) 之类的机器学习模型，这些模型从标记的数据集中学习分层模式。例如，在数千个标记图像上训练的 CNN 可以通过识别像素中的纹理、形状和空间关系来区分猫和狗。这些算法通常涉及预处理步骤（例如，调整大小、标准化）、特征提取和后处理（例如，过滤误报）。
使用计算机视觉算法的开发人员需要考虑计算效率、准确性和可扩展性等因素。例如，自动驾驶汽车等实时应用程序需要针对速度优化的算法，例如用于对象检测的 YOLO（You Only Look Once），它可以平衡准确性和处理时间。挑战包括处理光照、透视或遮挡的变化。 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了实现这些算法的库，而 ONNX 或 TensorRT 等框架有助于优化这些算法以进行部署。了解不同方法的优点和局限性——例如何时使用轻量级 Haar 级联与资源密集型深度学习模型——对于构建有效的解决方案至关重要。