计算机视觉(CV)是人工智能领域的核心分支，其目标是通过算法和模型使计算机具备“视觉”能力，即对图像或视频中的物体、场景及动态过程进行识别、理解和分析。以下是其主要任务及应用场景的总结：

一、计算机视觉的主要任务

1、图像分类与识别

任务描述：判断图像中是否包含特定类别的物体，或对图像内容进行分类。

技术：卷积神经网络(CNN)、Transformer架构。

应用：人脸识别、商品分类、图像鉴黄。

2、目标检测

任务描述：定位图像中目标的坐标框，并识别其类别(如行人、车辆、交通标志)。

技术：Faster R-CNN、YOLO系列。

应用：自动驾驶环境感知、安防监控中的异常目标检测。

3、图像分割

任务描述：将图像划分为不同区域，并对每个像素进行分类(如语义分割)或区分不同实例(如实例分割)。

技术：U-Net、Mask R-CNN6。

应用：医学影像中的病灶分割、遥感图像分析。

4、人体分析

任务描述：识别人体关键点、姿态、动作及行为。

技术：OpenPose、HRNet。

应用：智能健身教练、虚拟现实交互。

5、三维视觉

任务描述：从二维图像恢复三维结构，包括立体匹配、三维重建、姿态估计等。

技术：SLAM(即时定位与地图构建)、PointNet。

应用：机器人导航、增强现实中的虚拟物体嵌入。

6、视频理解

任务描述：对视频序列进行分析，包括动作识别、时空定位、轨迹跟踪等。

技术：3D卷积、时序建模(如Transformer)。

应用：监控视频异常行为检测、体育赛事分析。

7、图像生成与修复

任务描述：生成逼真图像(如DeepFake)、修复模糊/破损图像(如超分辨率重建)。

技术：GAN(生成对抗网络)、扩散模型。

应用：虚拟试衣、老照片修复。

8、度量学习与检索

任务描述：学习图像特征的距离度量，用于相似性搜索或验证(如人脸识别中的比对)。

技术：FaceNet、CLIP。

应用：人脸支付、图像版权检测。

二、计算机视觉的应用领域

1、医疗健康

应用：X光/CT影像病灶检测、病理切片分析、手术机器人导航。

案例：乳腺癌筛查系统通过语义分割标注肿瘤区域。

2、自动驾驶

应用：环境感知(目标检测)、车道线识别、行人避撞。

技术：结合LIDAR与摄像头数据实现多模态感知。

3、工业自动化

应用：生产线质量检测(如手机屏幕缺陷识别)、机器人分拣。

优势：替代人工，提升效率与精度。

4、安防监控

应用：人脸识别门禁、异常行为检测(如摔倒报警)、车牌追踪。

技术：ReID(跨摄像头行人重识别)。

5、零售与电商

应用：商品图像检索、虚拟试衣间、货架库存分析。

案例：淘宝拍照搜图功能基于图像特征匹配。

6、农业科技

应用：无人机作物监测(病虫害识别)、智能灌溉决策。

技术：结合光谱成像与深度学习。

7、娱乐与教育

应用：AR游戏(如Snapchat滤镜)、智能题库批改、表情驱动动画生成。

技术：人体关键点检测与动作捕捉。

8、智慧城市

应用：交通流量优化、垃圾分类识别、公共安全预警。

趋势：与物联网、5G结合实现实时响应。

三、技术趋势与挑战

多模态融合：结合图像、视频、语音、文本等信息(如自动驾驶中雷达与视觉融合)。

轻量化部署：优化模型规模，适配边缘设备(如MobileNet、知识蒸馏)。

小样本学习：解决医疗、工业等稀缺数据场景的模型泛化问题。

可解释性与伦理：提升模型决策透明度，避免偏见(如安防中的种族公平性)。