计算机视觉旨在让机器像人类一样解释和理解来自世界的可视数据，如图像或视频。其核心目标是从像素输入中提取有意义的信息——例如识别物体、识别模式或分析场景。这使得计算机能够执行需要视觉理解的任务，例如在照片中检测人脸、指导自动驾驶车辆或检查生产线上的产品。通过将原始可视数据转换为可操作的洞察，计算机视觉弥合了数字系统与物理环境之间的差距。
计算机视觉的一个关键应用示例是物体检测。自动驾驶汽车等系统使用摄像头和算法实时识别行人、交通标志和其他车辆。另一个应用是医学影像，算法分析 X 光片或 MRI 扫描以检测肿瘤等异常。卷积神经网络 (CNN) 等技术将图像分解为分层特征，使系统能够识别边缘、纹理和形状。例如，在卫星图像上训练的 CNN 可以通过学习标注数据集中的模式来分类土地利用类型，例如森林或城市区域。这些例子突显了计算机视觉如何将非结构化可视数据转换为结构化的、可用的知识。
尽管取得了进展，但挑战依然存在。光照、角度或遮挡的变化可能会混淆算法，需要鲁棒的训练数据和数据增强等技术。对于开发者来说，OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了构建和部署模型的框架，但优化性能通常需要在准确性和计算效率之间进行权衡。人脸识别系统中的隐私等伦理问题也需要仔细考虑。展望未来，边缘计算和轻量级模型的进步使得实时处理变得更加容易。总体目标保持不变：赋予机器可靠地“看到”和解释世界的能力，从而在各行业实现增强自动化、安全性和决策的应用。