鉴于计算机视觉的广泛应用和巨大潜力，它已成为人工智能和机器学习最热门的子领域之一。其目标——复制人类视觉强大的能力。但是，计算机视觉到底是什么？当前如何在不同行业中应用？有哪些著名的业务用例？计算机视觉通常执行哪些任务？什么是计算机视觉？计算机视觉可解决的问题作为人类，我们能够理解和描述封装在图像中的场景。这不仅涉及检测到前景中的四个人，一条街道和几辆汽车，如下图所示。除了这些基本信息之外，我们还能够了解图片中的人们正在行走，其中一个人赤脚，甚至我们知道他们是谁。我们可以合理地推断出它们没有被车撞的危险，而且白色的汽车停放位置不佳。人们除了描述颜色外，还可以毫无疑问地描述他们所穿的衣服，并猜测每种衣服的材料和质地。这些也是计算机视觉系统所需的技能。简而言之，计算机视觉解决的主要问题可以概括如下：给定二维图像，计算机视觉系统必须识别当前的对象及其特征，例如形状，纹理，颜色，大小，空间布置等，以提供尽可能完整的图像描述。从相关领域区分计算机视觉重要的是要理解，计算机视觉比其他领域（例如图像处理或机器视觉）具有更多的成就，而计算机视觉也具有一些共同的特征。让我们看一下这些专业术语段之间的区别。1）图像处理图像处理专注于处理原始图像以应用某种转换。通常目标是改善图像或将其准备作为特定任务的输入，而在计算机视觉中，目标是描述和解释图像。例如，降噪，对比度或旋转操作（图像处理的典型组件）可以在像素级别执行，并且不需要对图像有复杂的了解，从而可以对其中发生的事情有所了解。2）机器视觉在计算机视觉通常用于生产线或生产线的情况下，使用计算机视觉执行某些操作时，这是一种特殊情况。在化学工业中，机器视觉系统可以通过检查生产线中的容器（它们是否干净，空置且没有损坏？）或检查最终产品是否正确密封来帮助制造产品。3）计算机视觉计算机视觉可以解决更复杂的问题，例如面部识别（例如Snapchat用于应用过滤器），详细的图像分析（可进行类似于Google图像的视觉搜索）或生物识别方法。行业应用人类不仅能够理解与图像相对应的场景，而且能够解释手写，印象派或抽象绘画等等。从这个意义上讲，计算机视觉领域特别复杂，具有广泛的实际应用范围。总体而言，依赖于人工智能和机器学习，尤其是计算机视觉的创新的好处是，从电子商务行业到更经典的各种类型和规模的公司都可以利用其强大的功能。1）零售近年来，在零售行业中使用计算机视觉已成为最重要的技术趋势之一。下面向大家介绍一些非常常见的应用场景用例。实体零售商将计算机视觉算法与商店摄像机结合使用，以了解他们的客户是谁以及他们的行为。算法能够识别面部并确定人类特征，例如性别或年龄范围。更重要的是，零售商可以使用计算机视觉技术来跟踪顾客在商店中的移动，分析导航路线，检测步行模式以及衡量店面

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