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9.2.3计算机视觉技术的典型应用
近年来，计算机视觉已成为人工智能和机器学习最热门的子领域之一。随着算法的迭代、算力持续提升、以及数据的爆发式增长，计算机视觉不仅在技术方面了取得了快速的发展，而且在工业、农业、交通、服务等各个领域也实现了广泛地落地使用，并展现了巨大的市场潜力。以下我们举例描述计算机视觉在各个领域的典型应用场景。
手机拍照
（1）自动美颜：计算机视觉可以识别人脸和五官，自动对图片进行美颜处理，例如调整皮肤色泽、磨皮、祛斑、提亮等。
（2）智能姿势识别：计算机视觉可以识别人体姿势，自动对拍摄的照片进行剪裁和调整，例如自动裁剪头像、自动调整照片角度等。
（3）智能拍摄场景识别：计算机视觉可以识别拍摄场景，自动选择最佳拍摄模式和参数，例如自动切换到夜景模式、自动调整曝光时间等。
（4）照片分类和管理：计算机视觉可以识别照片中的物体和场景，自动将照片分类和管理，例如将照片按照时间、地点、人物等进行分类。
（5）人脸识别和标签添加：计算机视觉可以识别照片中的人脸，自动为每个人添加标签，方便用户进行搜索和管理。
（6）智能相册制作：计算机视觉可以自动将用户的照片进行筛选和剪辑，制作出具有情感和故事性的相册，例如自动生成旅游相册、婚礼相册等。
图像视频审核
随着网络技术的不断进步，催生了自媒体的高速发展。随着2009年新浪微博、2011年手机微信、2016年抖音平台的陆续上线，自媒体进入国人的视野，到现在，平台依然在不断涌现，参与者不断增加，我国自媒体行业进入蓬勃发展期。与此同时，图像、视频信息传播量井喷式增长，这对网络安全管理造成了巨大的挑战。
基于计算机视觉的图像视频审核技术，可以实现自动审核过滤色情、暴力、政治敏感等非法语言、图片或视频信息，以及对视频直播内容进行实时审核，成为网络净化的重要助力。
智能制造工业质检
在工业流水线中，很关键的一个环节就是对零部件做质量检测。目前，大多数工厂的零部件检测还是采用人眼观察为主的检测方式。但是，人工视觉检测很大程度上取决于检验员的能力、经验、专心程度，容易导致遗漏、分类错误等问题。随着机器视觉（计算机视觉在工业领域应用时，通常被称为机器视觉）的迅速发展，越来越多稳定可靠的机器视觉缺陷检测产品被实际应用。通过机器视觉对零部件进行缺陷检测，可实现持续、稳定、可靠、非接触的工作输出，有效提高产品质量，降低返工概率，减少人力投入。图1所示是采用机器视觉技术进行电子元器件的质检方式，表1列举出人工质检与机器视觉质检效能的对比。
图1机器视觉电子元器件质检
表1人工质检与机器视觉质检效能对比
维度
人工检测
机器视觉检测
效率
效率低（s级），且因人而异
效率高（ms级）
精度
受主观影响，精度一般
高精度
可靠性
易疲劳，受情绪影响
稳定可靠
工作时间
工作时间有限，注意力集中时间更少
24小时不眠不休
数字化
需要人工登记，无法细化到零件个体
自动记录、可追溯
成本
人力、管理成本高
规模化后成本降低
环境适应性
不适合恶劣危险环境
适合恶劣危险环境
智慧农业
在农作物生长过程中，作物的叶、茎杆、果实的颜色、外观形态、纹理等特征时刻发生变化，利用计算机视觉技术实时动态地监测作物形态变化，研究外界环境对作物生长状况产生的影响和作物生长机制具有重要意义。可以应用在以下场景：
（1）作物病虫害检测：计算机视觉可以通过拍摄植物叶片的照片，自动识别作物病虫害，提高农作物的防治效率。
（2）作物生长状态监测：计算机视觉可以通过拍摄作物的照片，自动识别作物生长状态，例如生长期、叶面积、株高等，帮助农民科学决策。
（3）智能灌溉控制：计算机视觉可以通过监测土壤湿度、作物生长状态等数据，自动调节灌溉水量和灌溉时间，提高灌溉效率。
（4）无人机巡视：计算机视觉可以搭载在无人机上，实现对农田的实时巡视和监测，例如监测作物的生长状况、检测地面的裂缝等。
（5）智能收获：计算机视觉可以自动识别作物的成熟度和品质，自动控制农机进行收获，提高收获效率和品质。如图2所示，利用计算机视觉判断果实成熟度。
图2利用计算机视觉判断果实成熟度
智慧医疗
据统计，70%的临床诊断需要借助专业的医学影像，医生需要根据实际医学影像才能做出更加精准的诊断。常见的医疗影像有X光片、超声波、CT（ComputedTomography，即电子计算机断层扫描）、核磁共振等。随着深度学习算法的广泛应用，计算机视觉技术也迅速进入医疗行业，目前，计算机视觉技术已经广泛应用于图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断（CAD）中。利用计算机视觉进行医疗影像辅助诊断，可以有效提升阅片的精细度、提高阅片的效率，降低误诊率、漏诊率。
智慧安防
计算机视觉技术在安防视频监控处理领域已经广泛应用