计算机视觉 (CV) 是人工智能的一个领域，专注于使机器能够解释和理解视觉数据，例如图像和视频。 它涉及处理、分析和从视觉输入中提取有意义信息的技术。 模式识别是 CV 的一个子集，涉及识别数据中的规律或模式，这些规律或模式可以应用于对象分类或异常检测等任务。 例如，CV 系统可能会识别照片中的猫，而模式识别可以根据皮毛纹理或面部特征来区分不同品种的猫。 这两个领域都依赖于从数据中学习的算法，通常使用机器学习模型来提高准确性。
CV 和模式识别的核心涉及一系列步骤。 首先，对原始数据（例如图像）进行预处理以提高质量——例如，调整亮度或消除噪声。 接下来，使用边缘检测（例如 Canny 边缘检测器）或方向梯度直方图 (HOG) 等方法提取边缘、纹理或形状等特征。 然后，模式识别算法对这些特征进行分类。 卷积神经网络 (CNN) 被广泛用于此目的，因为它们可以自动分层进行特征提取和分类。 例如，在医学图像上训练的 CNN 可能会通过识别像素排列中的模式来学习检测肿瘤。 OpenCV 和 TensorFlow 等工具提供库来有效地实现这些步骤，从而使开发人员可以专注于调整模型，而不是从头开始构建所有内容。
CV 和模式识别的实际应用涉及各个行业。 在医疗保健领域，系统分析 X 射线以检测骨折或肿瘤。 自动驾驶汽车使用 CV 来实时识别行人、交通标志和车道标记。 零售商采用面部识别来进行个性化广告或通过货架监控进行库存管理。 从事这些系统开发的开发人员必须考虑数据质量（例如，低分辨率图像）、计算效率（优化边缘设备模型）和道德问题（面部识别中的偏差）等挑战。 PyTorch 等框架和 AWS Rekognition 等平台抽象出了一些复杂性，但了解基本原理（例如，如何在模型精度和推理速度之间取得平衡）对于构建强大的解决方案仍然至关重要。