本文已使用 Google Cloud Translation API 自动翻译。
某些文档最好以原文阅读。
计算机视觉是人工智能 (AI) 领域，专注于能够解释和理解数字图像的机器。它使机器能够识别对象、识别模式，并根据呈现给它们的视觉数据做出决策。
计算机视觉是人工智能的一个分支，专注于能够解释和理解数字图像的机器。它是一个跨学科领域，结合了计算机科学、数学和工程学的技术来处理视觉数据。
计算机视觉系统用于各种应用，例如面部识别、自动驾驶汽车、医学成像和机器人技术。计算机视觉的目标是开发能够像人类一样理解视觉世界的机器。为此，计算机视觉系统必须能够识别对象、识别模式，并根据呈现给它们的视觉数据做出决策。
计算机视觉系统通常由三个主要组件组成：相机、计算机和算法。相机捕捉图像数据，然后由计算机处理。该算法负责解释数据并根据发现的内容做出决策。
计算机视觉算法使用多种技术来解释视觉数据，例如特征检测、边缘检测、模式识别和机器学习。特征检测算法识别图像中的特定特征，例如边缘、线条和形状。边缘检测算法识别图像中不同对象之间的边界。模式识别算法识别视觉数据中的模式。机器学习算法使用训练数据来学习如何解释视觉数据。
计算机视觉始于 1950 年代，当时计算机首次用于处理图像。在 1960 年代，开发了第一个计算机视觉系统，它使用基本算法来识别图像中的对象。在 20 世纪 70 年代，开发了更先进的算法，使机器能够识别更复杂的模式。
在 1980 年代，第一个商业计算机视觉系统被开发出来。这些系统使用更先进的算法来更准确地识别图像中的对象。在 20 世纪 90 年代，开发了机器学习算法，使机器能够学习如何解释视觉数据。
在 2000 年代，计算机视觉系统得到更广泛的应用，在面部识别、自动驾驶汽车、医学成像和机器人技术等多个领域都有应用。如今，计算机视觉系统被用于各种应用，并随着新算法和技术的开发而不断发展。
计算机视觉系统具有多种功能，具体取决于它们的用途。计算机视觉系统的共同特征包括：
计算机视觉系统的一个例子是面部识别。面部识别系统使用特征检测算法来识别面部的特定特征，例如眼睛、鼻子和嘴巴。边缘检测算法用于识别不同面部特征之间的边界。模式识别算法用于识别面部特征中的模式，例如眼睛的形状或鼻子的大小。机器学习算法用于学习如何识别特定面孔。
计算机视觉系统具有多种优势，例如提高准确性和速度，以及提高安全性和保障性。然而，使用计算机视觉系统也有一些缺点，例如可能侵犯隐私和依赖可能有偏见的算法。
由于可能侵犯隐私以及对可能有偏见的算法的依赖，计算机视觉系统一直是争议的主题。例如，面部识别系统因其可能被用于监视以及可能对某些人群产生偏见而受到批评。
计算机视觉与人工智能的其他领域密切相关，例如自然语言处理和机器学习。自然语言处理是人工智能的一个领域，它专注于能够解释和理解自然语言的机器。机器学习是 AI 的一个领域，它专注于能够从数据中学习的机器。
计算机视觉也与计算机图形学密切相关，计算机图形学是专注于图像生成和处理的计算机科学领域。计算机图形学用于视频游戏、3D 建模和虚拟现实等应用程序。
计算机视觉是一个活跃的研究领域，正在开发新技术和算法以提高计算机视觉系统的准确性和速度。未来，计算机视觉系统有望变得更加强大和准确，并在各个领域得到应用。