计算机视觉的早期实验始于上世纪50年代。20年后，这项技术开始进入商用阶段，主要用于区分打字和手写文本。如今，计算机视觉的应用已十分广泛。我们预估2022年计算机视觉和硬件市场利润可达486亿美元。即使这种技术既看不见也摸不着，但它早已融入我们的生活中，无处不在。
什么是计算机视觉（CV）
计算机视觉是一种人工智能的形式，计算机可以借助这种技术“看到”世界，分析视觉数据，然后作出相应决定，或是获知关于周围环境和周围的实时状况。
除了大量可视数据（每天 络共享超过30亿张图片），分析数据所需的计算机能力开放度不断提高，获取这一技术的成本同时也不断降低。
随着计算机视觉技术获得了新硬件和新算法的支持，物体识别也愈发准确。过去几年中，辨别准确率从50%提升到99%，该技术在迅速响应视觉输入上做得比人类要更好。
计算机视觉如何工作？
为机器提供视觉能力是实现AI所有功能的重要一环。为了模仿人类视觉过程，机器需要获取、处理、分析与理解图像。在神经 络的支持下，迭代学习过程在机器中得以实现，机器也成功得到了视觉能力。
在这过程中，首先需确定一个精选的数据集，其中包含有助于机器学习特定主题的信息。比方说2012年，谷歌公司的X实验室试图使用其神经 络识别含有猫的图像，那么它使用的数据集既需要收集含有猫的图像，也需要不含有猫的例子。
如果图片符合要求，那么就会被标记上“元数据”，这个标识也意味着这些图像为正确答案。当神经 络查看这些数据和标识时，它就可以发现含有猫的图片；同时对于答案正确性的反馈也有助于其技术的改进。
神经 络还使用图像识别功能来区分图像上的不同部分。在这个例子中，机器学习并非通过程序员定义猫的属性（如尾巴和胡子），而是通过学习上传的数万张图片来完成的。
计算机视觉的七大应用实例
在你线范围以内，你可以想象手边所触之物均被计算机视觉技术赋能。以下是当今最让人激动人心的几项计算机视觉应用实例：
1. 自动驾驶汽车
计算机视觉对自动驾驶汽车及其重要。特斯拉、宝马、沃尔沃还有奥迪等汽车制造商都开始采用多角摄像机、激光定位雷达、雷达以及超声波传感器来帮助汽车从外部环境获取图像，这样一来自动驾驶汽车就可以识别路上的物体、路标以及交通灯了，驾驶也会更加安全。
2. 谷歌翻译app
如果你想知道标识上的外语是什么意思，只需要将手机上的摄像头对准这些文字，谷歌翻译便可以马上解决这个问题。软件通过使用内部的光学物体识别功能分辨其中的图片，并提供一个准确的翻译——这也是使用计算机视觉的实例之一。
3. 面部识别
中国在面部识别技术的开发上成果颇丰，这一种技术也用于公安工作、 上支付、机场安检，甚至北京天坛公园为了防止厕纸偷窃也有这一技术的身影。
4. 医疗保健
由于90%的医学数据是基于图像生成的，因此计算机视觉在医学中的应用也很丰富，无论是启用新的医学诊断手段来分析X光、乳房X线筛查或其他医学影像，还是监测患者以提前发现问题辅以手术治疗。期待医疗机构和专家病人都能从这一技术中受益，日后在医疗保健领域也得到更多推广。
5. 实时运动追踪
现在对电视体育赛事中冰球运动进行追踪十分普遍，除此以外，计算机视觉还可以应用于策略分析，运动员表现和评分上，同时也可以追踪赛事上品牌赞助商的能见度。
6. 农业
在2019年国际消费电子展上，John Deere展示了一种半自动联合收割机，它使用人工智能和计算机视觉技术来分析收获时谷物的质量，同时还可以找到收割谷物时的最佳路线。这一技术还可以用于识别杂草——除草剂可以直接喷洒在杂草上，谷物不会受到影响，预计除草剂的用量也可以减少九成。
7. 生产制造
在计算机视觉的支持下，生产制造得以更加安全、智能、有效地运行。厂商使用计算机视觉技术预防机器故障，同时还能防止故障带来的高昂损失——这种预测性维护只是制造业运用计算机视觉技术的其中一例。同时这项技术还可以帮助我们监测包装过程，保证质量，减少劣质产品。
尽管计算机视觉在实际生活中应用广泛，但这项技术依然未进入深度开发时期。随着人类与机器继续合作，机器也会使用图像识别来自动解决更多的问题，人类双手将得到解放，从而更专注于高价值的劳动之中。
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