计算机视觉是人工智能领域的一个分支，使机器能够解释和分析图像或视频等视觉数据。它结合了图像处理、模式识别和机器学习的技术，从视觉输入中提取有意义的信息。其核心在于，计算机视觉系统使用算法来识别图像中的边缘、形状、纹理或对象，通常依赖于卷积神经网络（CNN）等神经网络来分层处理像素数据。例如，一个基本任务可能涉及使用 Haar 特征级联来检测照片中的人脸，或者使用像 MNIST 这样训练过的模型来识别手写数字。
计算机视觉的应用遍及众多行业。在医疗保健领域，它辅助分析医学影像，例如识别 X 光片或 MRI 扫描中的肿瘤。自动驾驶汽车依靠实时目标检测来导航道路，使用摄像头和 LiDAR 来区分行人、交通标志和其他车辆。零售业使用计算机视觉进行库存管理——摄像头监控货架库存水平，而结账系统采用图像识别来识别没有条形码的产品。另一个例子是农业，配备摄像头的无人机通过检测航空影像中的疾病模式来监测作物健康状况。这些应用通常将计算机视觉与其他技术结合，例如自动驾驶汽车中的传感器融合或用于可扩展图像分析的云计算。
使用计算机视觉的开发人员通常使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等框架来构建模型。预训练模型，例如用于目标检测的 YOLO（You Only Look Once）或用于图像分类的 ResNet，提供了可以针对特定任务进行微调的起点。挑战包括处理图像中光照、遮挡或透视的变化，以及优化模型以实现实时性能。例如，开发人员可以使用 TensorFlow Lite 在边缘设备上部署模型以减少延迟。随着该领域的进步，整合特定领域的知识——例如理解医疗保健应用中的医学术语——对于创建有效的解决方案至关重要。