彩色图像在计算机视觉中并非天生罕见，但由于计算、实践和历史因素，它们在某些特定场景中通常被避免使用。灰度（单通道）图像仍然很常见，因为它们简化了处理，减少了资源需求，并与遗留工作流程保持一致。 例如，诸如边缘检测，光学字符识别（OCR）或基本对象检测之类的任务通常会优先考虑形状和纹理而不是颜色，这使得灰度足以胜任。 但是，颜色仍用于它增加关键信息的应用程序中，例如医学成像或自动驾驶。 这种选择取决于问题的要求以及复杂性和性能之间的权衡。
避免使用颜色的一个关键原因是计算效率。彩色图像包含三个通道（红色，绿色，蓝色），与灰度图像相比，这使内存和处理需求增加了三倍。 对于大型数据集或实时系统（例如视频分析），此开销会减慢训练或推理速度。 例如，以灰度处理 1080p 视频的神经网络每帧处理 200 万像素，而彩色版本需要 600 万像素。 当扩展到数千帧时，这种差异变得非常重要。 此外，某些算法（例如传统的边缘检测器（例如 Sobel 滤波器））是为单通道输入而设计的，并且本质上不会从颜色数据中受益。 通过限制不必要的变量，简化输入还可以降低模型中过度拟合的风险。
另一个因素是历史先例和特定于领域的规范。由于硬件限制和单色传感器的普及，早期的计算机视觉研究依赖于灰度。诸如用于面部检测的 Haar 级联之类的技术是使用灰度开发的，并且许多管道仍然遵循这种方法以实现兼容性。在医学成像（例如 X 射线）等领域中，灰度是标准，因为颜色不是原始数据的一部分。但是，颜色在卫星图像分析（例如，区分植被类型）或零售（例如，识别产品包装）等应用中至关重要。TensorFlow 或 PyTorch 之类的现代框架可以无缝处理颜色，但是当颜色对于避免增加复杂性不是至关重要时，开发人员通常会选择灰度。该决定最终取决于平衡手头任务的准确性，速度和资源限制。