计算机视觉是人工智能的关键组成部分，因为它使机器能够像人类一样解释和理解视觉数据。通过处理图像、视频和其他视觉输入，计算机视觉系统提取有意义的信息（例如，对象检测、场景分割或运动分析），这对于人工智能与物理世界交互至关重要。例如，面部识别系统依靠计算机视觉来识别照片中的人，而自动驾驶汽车则使用它来检测障碍物、读取交通标志和导航道路。如果没有计算机视觉，人工智能系统将无法处理人类每天遇到的大量视觉数据，从而限制了它们在现实世界应用中的实用性。
计算机视觉的重要性在于它能够将非结构化视觉数据转化为结构化洞察。与文本或数字数据不同，视觉输入非常复杂，需要像卷积神经网络 (CNN) 这样的专门技术来识别模式。例如，在医疗保健领域，计算机视觉模型分析医学扫描以检测肿瘤或骨折，从而协助放射科医生进行诊断。在制造业中，视觉系统检查装配线上的产品是否存在缺陷，从而提高质量控制。这些例子表明了计算机视觉如何弥合原始感官输入和可操作决策之间的差距，使人工智能能够执行以前需要人类专业知识的任务。像 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch 这样的工具为开发人员提供了高效构建这些系统的框架。
除了具体的使用案例，计算机视觉还通过实现实时、上下文感知的交互来扩展人工智能应用范围。增强现实 (AR) 应用程序使用对象跟踪将数字信息叠加在现实世界场景中，而无人机则使用视觉导航来绘制地形图。然而，处理各种光照条件或遮挡等挑战仍然存在，需要强大的算法。在监控系统中对隐私的伦理考量也突出了负责任地实施的必要性。对于开发人员来说，了解计算机视觉原理（例如特征提取或图像分类）是构建在视觉动态环境中运行的人工智能系统的关键。通过集成计算机视觉，人工智能变得更加通用、实用，并且与以人为中心的任务更加一致。