在人工智能的诸多分支中，CV（计算机视觉）是与人类感知能力最直接相关的领域之一。它的目标是让计算机像人眼和大脑一样，能够"看懂"图像和视频，从而实现识别、理解与决策。
一、术语定义
CV（Computer Vision，计算机视觉）是人工智能与图像处理、模式识别的交叉学科，研究如何让机器通过图像或视频来获取、处理、分析和理解环境信息。
CV 研究的核心问题是：
如何让计算机具备类似人类的视觉理解能力？
二、研究目标
计算机视觉的研究目标可以分为三个层次：
1、感知（Perception）：识别图像中的基本元素，如边缘、颜色、形状。
2、理解（Understanding）：识别和定位目标、检测动作、解析场景。
3、决策（Decision-making）：基于视觉输入进行推理或采取行动，例如自动驾驶中的刹车与转向。
示意图由 DALL-E 生成
类比理解：
计算机视觉就像给计算机装上了一双"眼睛"（摄像头）和一个"小脑袋"（算法模型），让它既能看得清（感知），又能看得懂（理解），最终能采取行动（决策）。
三、典型任务
1、图像分类（Image Classification）
判断图像属于哪一类。
例：猫 vs 狗，良性肿瘤 vs 恶性肿瘤。
2、目标检测（Object Detection）
不仅要识别类别，还要定位物体在图像中的位置。
例：自动驾驶识别"行人、车辆、红绿灯"。
3、图像分割（Segmentation）
将图像逐像素划分区域，识别边界和形状。
例：医学图像中分割出肿瘤区域。
4、姿态估计（Pose Estimation）
分析人体的关节点与动作。
例：健身辅助、动作捕捉。
5、视频理解（Video Understanding）
分析视频中的行为与事件。
例：识别"摔倒检测"、"运动动作识别"。
6、图像生成与修复（Image Generation & Restoration）
结合生成式模型，修复破损图像、生成虚拟场景。
四、技术演进
1、传统方法（1960s ~ 2010s 初）
基于特征工程：边缘检测（Canny）、SIFT、HOG 等。
局限：需要人工设计特征，泛化能力有限。
2、深度学习时代（2012 ~）
2012 年，AlexNet 在 ImageNet 挑战赛上取得重大突破，Top-5 错误率降至 15.3%（此前约为 26.2%）。
CNN（卷积神经网络）成为图像识别核心工具。
ResNet、EfficientNet 等进一步提升准确率和计算效率。
3、多模态与 Transformer（2017 ~）
Transformer 架构引入 CV：Vision Transformer（ViT）。
优势：能捕捉长距离依赖，适合统一处理图像与文本。
代表成果：CLIP（图文对齐模型）、SAM（Segment Anything Model, 分割任意模型）。
五、CV 与其他领域的关系
1、与 NLP（自然语言处理）结合：多模态 AI，如图文检索、图生文、文生图。
2、与 Robotics（机器人学）结合：视觉导航、机械臂抓取。
3、与医学结合：医疗影像诊断与手术辅助。
可以说，CV 是 AI 与现实世界之间的"眼睛"，为自动化和智能化社会提供基础支撑。
六、挑战与问题
1、数据依赖：训练需要大量标注图像，成本高。
2、鲁棒性不足：在光照、角度、遮挡等变化下易出错。
3、隐私与伦理：人脸识别、大规模监控引发社会担忧。
4、泛化问题：在新环境中表现可能下降，需要更强的迁移学习能力。
📘 小结
定义：计算机视觉（CV）让机器具备"看"的能力。
目标：感知、理解、决策，模仿人类视觉。
任务：分类、检测、分割、姿态估计、视频理解、生成修复。
发展：从特征工程 → 深度学习 CNN → Transformer 与多模态。
意义：CV 是人工智能连接真实世界的重要入口，广泛应用于医疗、交通、安全、娱乐等领域。
可以说，没有计算机视觉，就很难谈及自动驾驶、智慧医疗与智能安防的落地。
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