计算机视觉是人工智能的核心领域之一，专注于使机器能够解释和理解视觉数据，例如图像和视频。其范围涵盖目标检测、图像分类、运动分析和场景重建等任务。通过结合机器学习、信号处理和几何学等技术，计算机视觉系统从视觉输入中提取有意义的信息，使应用程序能够自动化决策或增强人类能力。例如，自动驾驶汽车使用计算机视觉识别行人、路标和车道线，而医学影像系统可能分析 X 光片以检测异常。该领域的广泛适用性使其成为医疗保健、汽车、农业和安全等行业不可或缺的一部分。
计算机视觉增长的关键驱动力在于大型数据集的可用性以及神经网络架构的进步。卷积神经网络 (CNN) 已成为图像识别等任务的标准，而基于 Transformer 的模型现在正处理更复杂的视频分析。TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等框架为开发者构建和部署模型提供了易于使用的工具。无人机或智能手机等边缘设备越来越多地利用优化模型（例如 MobileNet）进行实时处理。例如，零售公司可以使用设备上的视觉模型通过货架摄像头监控库存，或者工厂可以部署质量控制系统，使用实时视频流检查产品是否有缺陷。这些例子突显了计算机视觉如何将软件算法与物理世界的交互连接起来。
在鲁棒性、可伸缩性和伦理考虑等领域仍然存在挑战。模型经常难以处理光照变化、遮挡或不熟悉物体，这需要大量的训练数据和仔细的调优。面部识别等应用也引发了隐私担忧，从而引发了关于监管的讨论。未来的方向包括通过自监督学习提高泛化能力，整合多模态数据（例如，将视觉与语言模型结合以进行上下文理解），以及降低在资源受限环境中部署的计算成本。在这个领域工作的开发者必须平衡技术创新与实际约束，确保系统可靠、高效并符合用户需求。随着硬件和算法的不断成熟，计算机视觉将继续成为通过自动化视觉分析解决现实世界问题的关键工具。