计算机视觉 (CV) 正在快速发展，其重点是机器人如何很好地解释和理解来自我们环境的视觉数据。它需要教会计算机如何识别、解释和评估视觉输入，以便做出判断。由于近年来相机、传感器和无人机等各种设备产生的视觉数据量不断增加，计算机视觉变得越来越重要。随着它的发展，人们对其功能寄予厚望。许多人认为它有可能改变许多行业，包括自动驾驶汽车和医疗保健。人们经常期待 CV 能够完美地识别物体、识别情绪和预测未来。
让我们深入探讨公司对机器视觉技术的期望与其实际实现的功能之间的差距。
期望：能够完美识别物体
现实：
尽管 CV 近年来取得了长足进步，但精确的物体检测仍然是一大难题。复杂的图片、部分遮挡和各种光照条件都可能使这一过程变得困难。虽然 CV 算法可以解决这些问题中的许多问题，但它们还无法 孟加拉电报筛选 在所有情况下完美识别物体。
期望：轻松实施
现实：
实施计算机视觉系统是一个复杂的过程，需要一系列技能，包括机器学习、计算机编程和图像处理。这可能是一个耗时且具有挑战性的过程，特别是对于那些没有必要专业知识的人来说。虽然有工具可以简化这个过程，但 CV 系统的复杂性意味着它仍然是一项具有挑战性的任务。
期望：对环境变化的稳健性
现实：
虽然计算机视觉软件可以适应环境变化，但它可能会难以应对完全独特或意想不到的情况。图像也可能因对抗性攻击而略微改变，导致错误分类，使系统容易受到操纵。弹性系统需要大量开发、测试和频繁更新，以跟上不断变化的条件。