計算機視覺(CV)是人工智能領域的核心分支，其目標是通過算法和模型使計算機具備“視覺”能力，即對圖像或視頻中的物體、場景及動態過程進行識別、理解和分析。以下是其主要任務及應用場景的總結：

一、計算機視覺的主要任務

1、圖像分類與識別

任務描述：判斷圖像中是否包含特定類別的物體，或對圖像內容進行分類。

技術：卷積神經網絡(CNN)、Transformer架構。

應用：人臉識別、商品分類、圖像鑒黃。

2、目標檢測

任務描述：定位圖像中目標的坐標框，并識別其類別(如行人、車輛、交通標志)。

技術：Faster R-CNN、YOLO系列。

應用：自動駕駛環境感知、安防監控中的異常目標檢測。

3、圖像分割

任務描述：將圖像劃分為不同區域，并對每個像素進行分類(如語義分割)或區分不同實例(如實例分割)。

技術：U-Net、Mask R-CNN6。

應用：醫學影像中的病灶分割、遙感圖像分析。

4、人體分析

任務描述：識別人體關鍵點、姿態、動作及行為。

技術：OpenPose、HRNet。

應用：智能健身教練、虛擬現實交互。

5、三維視覺

任務描述：從二維圖像恢復三維結構，包括立體匹配、三維重建、姿態估計等。

技術：SLAM(即時定位與地圖構建)、PointNet。

應用：機器人導航、增強現實中的虛擬物體嵌入。

6、視頻理解

任務描述：對視頻序列進行分析，包括動作識別、時空定位、軌跡跟蹤等。

技術：3D卷積、時序建模(如Transformer)。

應用：監控視頻異常行為檢測、體育賽事分析。

7、圖像生成與修復

任務描述：生成逼真圖像(如DeepFake)、修復模糊/破損圖像(如超分辨率重建)。

技術：GAN(生成對抗網絡)、擴散模型。

應用：虛擬試衣、老照片修復。

8、度量學習與檢索

任務描述：學習圖像特征的距離度量，用于相似性搜索或驗證(如人臉識別中的比對)。

技術：FaceNet、CLIP。

應用：人臉支付、圖像版權檢測。

二、計算機視覺的應用領域

1、醫療健康

應用：X光/CT影像病灶檢測、病理切片分析、手術機器人導航。

案例：乳腺癌篩查系統通過語義分割標注腫瘤區域。

2、自動駕駛

應用：環境感知(目標檢測)、車道線識別、行人避撞。

技術：結合LIDAR與攝像頭數據實現多模態感知。

3、工業自動化

應用：生產線質量檢測(如手機屏幕缺陷識別)、機器人分揀。

優勢：替代人工，提升效率與精度。

4、安防監控

應用：人臉識別門禁、異常行為檢測(如摔倒報警)、車牌追蹤。

技術：ReID(跨攝像頭行人重識別)。

5、零售與電商

應用：商品圖像檢索、虛擬試衣間、貨架庫存分析。

案例：淘寶拍照搜圖功能基于圖像特征匹配。

6、農業科技

應用：無人機作物監測(病蟲害識別)、智能灌溉決策。

技術：結合光譜成像與深度學習。

7、娛樂與教育

應用：AR游戲(如Snapchat濾鏡)、智能題庫批改、表情驅動動畫生成。

技術：人體關鍵點檢測與動作捕捉。

8、智慧城市

應用：交通流量優化、垃圾分類識別、公共安全預警。

趨勢：與物聯網、5G結合實現實時響應。

三、技術趨勢與挑戰

多模態融合：結合圖像、視頻、語音、文本等信息(如自動駕駛中雷達與視覺融合)。

輕量化部署：優化模型規模，適配邊緣設備(如MobileNet、知識蒸餾)。

小樣本學習：解決醫療、工業等稀缺數據場景的模型泛化問題。

可解釋性與倫理：提升模型決策透明度，避免偏見(如安防中的種族公平性)。