什么是计算机视觉？
计算机视觉的主要目标是，先理解视频和静止图像的内容，然后从中收集有用的信息，以便解决越来越多的问题。作为人工智能 (AI) 和深度学习的子领域，计算机视觉可训练卷积神经网络 (CNN)，以便针对各种应用场合开发仿人类视觉功能。计算机视觉包括对 CNN 进行特定训练，以便利用图像和视频进行数据分割、分类和检测。
计算机视觉重要吗？
谷歌 2024 学术指标最新排名显示，CVPR 在学术会议中排名第二，仅次于 Nature，显示出 AI 和计算机视觉领域研究的高度影响力。
计算机视觉为何重要？
得益于目前机器用于识别物体的图像处理器 – 卷积神经网络 (CNN)，各种由 AI 驱动的机器纷纷开始采用仿人眼技术来获得更多助力。CNN 已成为当今自动驾驶汽车、石油勘探和聚变能源研究领域的“眼睛”。它们还有助于在医学成像领域快速发现疾病并挽救生命。
数十年来，传统的计算机视觉和图像处理技术已经应用于众多应用和研究工作。然而，现代 AI 技术采用人工神经网络，能够实现更高的性能准确性；高性能计算依托 GPU 取得长足进步，实现超人的准确性，从而在运输、零售、制造、医疗健康和金融服务等行业广泛应用。
在将图像和视频分类为精细离散的类别和分类方面，如同医学计算机轴向断层扫描或 CAT 扫描中随时间推移而产生的微小变化，传统或基于 AI 的计算机视觉系统远胜于人类。在这个意义上，计算机视觉将人类有可能完成的任务自动化，但其准确性和速度要高得多。
当前和潜在的应用多种多样，因此计算机视觉技术和解决方案的增长预测相当惊人，这点不足为奇。一项市场调研表明，到 2023 年，该市场将以惊人的 47% 的年增长率增长，届时将在全球达到 250 亿美元。在整个计算机科学范畴内，计算机视觉是热门、活跃的研发领域之一。
计算机视觉有哪些应用场景？
自动驾驶：计算机视觉被广泛应用于自动驾驶汽车中，用于识别和跟踪其他车辆、行人、路标和障碍物等。
工业自动化：计算机视觉可用于工业自动化，例如质量控制、物料分类、机器人视觉等。
医疗影像：计算机视觉可以用于医疗影像分析和诊断，例如检测病变、识别病灶和诊断疾病等。
安防监控：计算机视觉可以应用于安防监控领域，例如视频监控、人脸识别、行为分析等。
人机交互：计算机视觉可以用于人机交互，例如手势识别、面部表情分析和眼动追踪等。
艺术创作：计算机视觉可以用于艺术创作，例如计算机生成艺术、虚拟现实和增强现实等。
零售业：计算机视觉可用于零售业，例如人脸识别支付、商品识别和智能柜台等。
总之，计算机视觉在许多领域中都有着广泛的应用，未来将继续拓展新的应用场景和技术。
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