计算机视觉是计算机科学的一个分支，它允许机器系统实时地查看、处理和解释视觉信息。
20世纪初，计算机视觉对于学者和工程师来说是一个不切实际的梦想。早在20世纪60年代，分配给本科生的“夏季视觉项目”(Summer Vision Project)就首次谈到要开发一种计算机系统，能够解读周围环境的刺激，并做出相应的反应。计算机视觉历史上的另一个线索是由拉里·罗伯茨提供的。他的论文《三维立体的机器感知》概述了如何“从二维图像或物体中提取三维信息”。20世纪80年代末，大卫·马尔(David Marr)发表了《愿景》(Vision)一书。对人类视觉信息表达和处理的计算机研究”，这也是计算机视觉历史上的一项发现。从那时起，该领域的许多科学家和工程师进行了严格的研究。最后，在20世纪90年代，由于廉价、高性能的超级计算机，致力于计算机视觉的工程师们将他们的注意力转向了数学模型。随着不断的研究和完善，计算机视觉从一个不现实的想法或期望变成了现实。但是，计算机视觉究竟是关于什么的呢?
计算机视觉只是一个科学领域，它允许计算机捕捉、解释、理解和处理视觉上可感知的对象。在人工智能(AI)和深度学习模型的帮助下，计算机视觉系统能够理解捕获的数字图像并做出适当的反应。今天，一些行业正从计算机视觉技术中受益。计算机视觉系统有多种用途，从预测维护到质量控制和现场安全。
计算机视觉:优点
现在让我们继续了解计算机视觉系统如何使业务用户受益。计算机视觉系统具有观看和解释的能力，无需人工干预就能自动完成多项任务。因此，业务用户可以享受以下好处:
更快和更简单的过程——计算机视觉系统可以以更快的速度执行单调、重复的任务，使整个过程更简单。准确的结果——机器从不出错，这不是什么秘密。同样，与人类不同，具有图像处理能力的计算机视觉系统也不会出错。最终，所提供的产品或服务不仅速度快，而且质量高。降低成本——随着机器承担起执行繁琐任务的责任，错误将被最小化，不给有缺陷的产品或服务留下任何空间。因此，公司可以节省大量的钱，否则这些钱将花在修复有缺陷的流程和产品上。
计算机视觉:局限性
没有一项技术是完美无缺的。同样的道理也适用于计算机视觉系统。现在让我们来看看这项技术固有的一些局限性:缺乏专家——计算机视觉技术涉及到使用AI和ML。为了训练一个由AI和ML提供动力的计算机视觉系统，公司需要有一个具有技术专长的专业团队。没有它们，构建一个能够分析和处理可能的周围细节的系统是不可能的。需要定期监测-如果电脑视觉系统出现故障或技术故障怎么办?为了确保这种情况不会发生，公司必须有一个专门的团队进行定期的监测和评估。
尽管计算机视觉系统目前存在局限性，但它能给公司带来巨大的机会，增加收入来源，实现生产率目标，并简化工作流程。然而，我们仅仅触及了计算机视觉能力的皮毛。未来还有待观察。
