通过使用计算机视觉技术，计算机可以对事物进行视觉识别或确认。例如，其可以检测并区分汽车和人。那，计算机视觉是如何实现其目标的?
这项技术利用大量的数据运作，从中获得知识。其可以摄取和分析数据，包括种类、模式和质量，例如,可以用来识别一个项目随着时间的推移。这是一项非常多层次和复杂的技术。人工驱动的计算机视觉有几个应用。尽管是早期的，但报告表明，在许多不同的行业中，使用计算机视觉对各组织大有裨益。下面是一些实例和描述。
- 医务人员可以使用人工智能算法扫描不同的成像文件，包括X射线和磁共振图像，发现异常和困难，并提高诊断。
- 全球零售巨头可能会利用人工智能驱动的计算机视觉，最大限度地提高供应链的效率，提高整体生产率。此外，其可以用来提高客户体验和降低流动率。零售巨头利用这项技术发现空货架，补充库存，并根据客户的偏好、浏览或购物习惯向其推荐相关商品。
- 借助于计算机视觉，自动驾驶汽车可以理解周围环境。人类驾驶员不会操作自动驾驶汽车。因此，精确的物品和环境识别对于避免悲剧至关重要。
- 当局已经开始利用人工智能驱动的计算机视觉来监控机场、博物馆、体育场和火车站等公共区域，以快速发现可疑活动或阴暗的个人活动，或突出潜在的威胁。科技在减少犯罪方面正变得越来越有效。
- 农作物的质量、土壤状况以及许多植物疾病的检测都在使用人工智能计算机视觉进行评估。这项技术可极大地帮助农民利用其来增加农业产量和尽量减少资源浪费。
计算机视觉的技术主要依靠人工智能和机器学习。人工智能使计算机视觉能够理解、识别和分析各种各样的视觉输入。人工智能模型、逻辑模型和模型可以快速摄取、吸收和学习大量的标记和未标记的视觉输入。具有计算机视觉的计算机能够在电影、图像和信息图形中区分出独特的特征、图案和相关性。机器学习是人工智能的一个分支，其使计算机视觉成为可能.
机器学习使用大量的训练数据集来发现模式。即使是最复杂的照片、特征、特征或物体，也可以使用机器学习算法或逻辑找到。即使是最复杂的照片也可以使用机器学习进行分割，这也可以寻找异常情况。利用图像分割，计算机可以把一张图片分成其逻辑组成部分。例如，其可以根据车窗、挡风玻璃、车轮和转向等特征对汽车进行分类。由于图像分割，其可以区分几个逻辑部分。
此外，图像分割更深入地探究并确定每个组件的独特特征。整个过程错综复杂，风险很大。不准确的数据识别和处理可能导致错误的结论。例如，如果一辆自动驾驶汽车在路上行驶，错误地将穿条纹衬衫的行人识别为斑马线，那么就会造成灾难性的后果。
