计算机视觉：使AI系统能够看到图像并理解其内容。

随着人工智能（AI）的不断发展，计算机视觉技术也取得了飞速进步。计算机视觉旨在使 AI 系统能够像人类一样“看到”和理解图像中包含的内容。

计算机视觉的原理

计算机视觉的工作原理基于以下步骤：图像采集：使用摄像头或其他传感器从场景中采集图像。图像预处理：对图像进行预处理，包括调整大小、转换格式和去除噪点。特征提取：从图像中提取关键特征，例如边缘、角点和颜色。特征识别：使用机器学习或深度学习算法对特征进行识别，以了解图像中对象的类型和位置。图像理解：通过将识别的特征组合起来，理解图像的整体的优势计算机视觉技术具有以下优势：自动化：可以自动执行图像分析任务，从而节省人工成本和时间。准确性：AI 系统可以比人类更准确地识别和理解图像。效率：可以实时处理大量图像，从而实现高效的分析。客观看待：AI 系统没有偏见或情感，可以提供比人类更加客观的评估。便利性：计算机视觉技术可以整合到各种设备和应用程序中，方便使用。

计算机视觉的挑战

计算机视觉在快速发展的同时也面临着以下挑战：图像复杂性：现实世界图像可以非常复杂和多样化，这给图像理解带来了困难。噪声和失真：图像中可能存在噪声和失真，这些会影响特征提取和识别。算法偏见：机器学习算法可能由于训练数据中的偏见而产生错误。计算复杂性：深度学习模型需要大未来发挥更加变革性的作用。