计算机视觉是人工智能（AI）的一个领域，专注于使机器能够解释和理解视觉数据，例如图像或视频。 它结合了机器学习、图像处理和模式识别技术，从像素中提取有意义的信息。 例如，计算机视觉系统可以识别照片中的物体、跟踪视频中的运动或分析医学扫描中的异常情况。 它的核心是依赖于卷积神经网络 (CNN) 等算法来分层处理视觉输入，在识别复杂模式之前检测边缘、纹理和形状。 这使得机器能够执行传统上需要人类视觉解释的任务，但可以大规模和快速地执行。
在人工智能应用中，计算机视觉被广泛应用于各个行业，以实现任务自动化、增强决策制定和改善用户体验。 在医疗保健领域，它有助于分析 X 射线或 MRI 扫描以检测肿瘤或骨折，从而减少诊断错误。 自动驾驶汽车使用实时对象检测来识别行人、交通标志和其他车辆。 零售商通过使用摄像头扫描货架来跟踪产品的可用性，将其应用于库存管理。 开发人员通常使用 OpenCV 等框架进行图像处理，或使用 TensorFlow 和 PyTorch 等库来训练模型来实现这些解决方案。 例如，开发人员可以使用 YOLO 或 ResNet 等预训练架构构建自定义对象检测模型，并在特定领域的数据上对其进行微调，以识别制造质量控制中的工业零件。
然而，构建有效的计算机视觉系统需要解决数据质量、计算资源和伦理考虑等挑战。 训练准确的模型需要大型、良好标记的数据集 - 单个标记错误的图像会降低性能。 实时处理通常需要针对推理进行优化的 GPU 或边缘设备。 还会出现隐私问题，例如确保面部识别系统避免偏差或未经授权的监视。 开发人员必须在性能和效率之间取得平衡，在移动应用程序的轻量级模型或医疗诊断的复杂模型之间进行选择。 通过专注于清晰的用例、利用现有工具和迭代模型精度，计算机视觉成为解决人工智能领域实际问题的实用工具。