什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，其核心目标是使计算机能够以类似人类视觉系统的方式感知、理解和处理视觉信息。该领域通过算法和模型对图像、视频等视觉数据进行分析，实现对物体、场景、行为等信息的识别与理解。其技术基础涵盖图像处理、模式识别、机器学习及深度学习等多个学科，旨在将视觉数据转化为可操作的结构化信息。

计算机视觉的核心任务包括图像分类、目标检测、语义分割、图像生成及视频分析等。例如，在图像分类任务中，系统需识别图像内容所属的类别；目标检测则需在图像中定位并标注特定物体的位置。这些任务通常依赖于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用。CNN通过多层卷积操作提取图像特征，结合全连接层实现分类或回归，使模型能够自动学习视觉特征的抽象表示。

实际应用中，计算机视觉技术已渗透至多个领域。工业质检中，视觉系统可自动检测产品缺陷；医疗影像分析中，算法能辅助医生识别病灶；自动驾驶领域则依赖视觉系统实现环境感知与路径规划。值得注意的是，技术实现需克服数据质量、计算资源及模型泛化能力等挑战。例如，训练高质量的视觉模型通常需要海量标注数据，而数据增强技术（如旋转、裁剪、颜色变换）可有效缓解数据不足问题。

在实施计算机视觉项目时，建议优先明确业务需求并选择适配的算法框架。例如，使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架可加速模型开发，同时结合迁移学习技术复用预训练模型，降低开发成本。此外，需注重数据预处理环节，通过标准化和增强技术提升模型鲁棒性。