计算机视觉，在人工智能（AI）和机器学习（ML）的背景下，是一个多学科领域，涉及数字图像或视频的采集、处理、分析和解释，使机器能够模仿人类视觉技术并执行任务。对可视化数据进行运算，从而产生智能理解和决策能力。这项先进技术在过去几十年中经过了广泛的研究和开发，产生了创新的算法、模型和框架，促进了广泛的现实应用，例如机器人、医学成像、自动驾驶车辆、安全和监控、面部识别、人机交互 (HCI) 等。
计算机视觉的主要组成部分之一是图像处理，它涉及通过各种算法技术转换图像以增强或提取基本特征。常见的图像预处理操作包括降噪、直方图均衡、阈值处理、分割和边缘检测。这些操作通常使用数学函数、卷积核或概率模型来执行，以处理输入图像并从中导出有意义的信息或观察结果。
机器学习在计算机视觉中发挥着关键作用，因为它使算法能够根据给定数据进行学习和预测。监督学习和无监督学习以及深度学习是该领域使用的主要机器学习技术。监督学习涉及使用标记数据集来训练算法，而无监督学习算法则提供未标记数据集来发现数据中的模式或结构。另一方面，深度学习利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等人工神经网络来分析大型数据集并自动学习特征，最终根据输入数据做出预测或决策。
近年来，深度学习的进步和大规模图像数据集（例如 ImageNet）的可用性显着提高了计算机视觉模型的准确性和性能，开启了应用程序和服务的新时代。对象识别、对象检测、语义分割、图像字幕、风格迁移和生成对抗网络 (GAN) 是流行的基于深度学习的计算机视觉技术的一些示例。这些技术在自主系统、增强现实、虚拟现实、工业自动化、医疗保健、电子商务和智能城市等领域实现了突破性创新。
实施计算机视觉模型的主要挑战之一在于高度多样化和大型数据集的复杂性。对数据进行准确注释和标记的需求，以及训练深度神经网络所需的计算资源，是开发有效的计算机视觉系统的一些限制因素。为了应对这些挑战，我们引入了 ResNet、VGG、Inception 和 MobileNet 等多种预训练模型，为通过迁移学习构建自定义应用程序提供起点，从而减少所需的数据量和计算能力。
除了计算机视觉技术的进步之外，强大的硬件加速器（例如 GPU 和 TPU）的出现也促进了复杂计算机视觉任务的更高效处理和更快执行。此外，基于云的解决方案和边缘计算的采用也有助于跨行业和领域的计算机视觉应用程序的可扩展性和可访问性。
在AppMaster这个尖端的no-code平台上，用户可以利用计算机视觉工具和技术来创建创新的 Web、移动和后端应用程序。这个综合平台使用户能够使用直观的可视化界面设计、开发、测试和部署应用程序，并将计算机视觉功能与数据库管理、业务逻辑和应用程序编程接口 (API) 无缝集成。借助AppMaster ，即使是非技术用户也可以访问最先进的计算机视觉技术来构建定制解决方案、优化其工作流程，并在快速发展的 AI 和 ML 领域保持领先地位。
