这是一篇计算机视觉入门指南，从概念、原理、用例等角度介绍了计算机视觉。
「机器能够模拟人类视觉系统」的幻想已经过时了。自年代第一批学术论文出现以来，计算机视觉已经走了很远，现代系统已经出现，且它们可以集成到移动应用中。
今天，由于其广泛应用和巨大潜力，计算机视觉成为最热的人工智能和机器学习子领域之一。其目标是：复制人类视觉的强大能力。
但是，到底什么是计算机视觉？它在不同行业中的应用现状如何？知名的商业用例有哪些？典型的计算机视觉任务是什么？
本文将介绍计算机视觉的基础概念和现实应用，对任何听说过计算机视觉但不确定它是什么以及如何应用的人，本文是了解计算机视觉这一复杂问题的便捷途径。
你可以通读本文，或者直接跳至某个章节。
目录
什么是计算机视觉？
计算机视觉解决什么问题
区分计算机视觉与其相关领域
行业应用
零售业
制造业
医疗行业
自动驾驶
保险业
农业
安防
典型的计算机视觉任务
图像分类
定位
目标检测
目标识别
实例分割
目标追踪
计算机视觉运行原理
通用策略
现有数据集
训练目标检测模型
商业用例
视觉搜索引擎
Facebook人脸识别
AmazonGo
特斯拉自动驾驶
微软InnerEye
计算机视觉在小公司的应用现状
如何实现计算机视觉项目
什么是计算机视觉？
计算机视觉解决什么问题
人类能够理解和描述图像中的场景。以下图为例，人类能做到的不仅仅是检测到图像前景中有四个人、一条街道和几辆车。
披头士专辑《艾比路》的封面。（图源：
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