計算機視覺給企業帶來了新的曙光，一個美好的開端剛剛開始!

查看、處理和操作視覺輸入的能力是很難在機器上復制的，這正是計算機視覺(CV)的目標。當機器學習和深度學習算法應用于簡歷時，讓機器像人類一樣看到東西，這項技術可以模仿人類的視覺功能來識別、處理和分析圖像、視頻，幫助公司獲得前所未有的洞察力，并釋放新的服務機會。

計算機視覺的快速增長引起了C-suite的注意，他們在計算機視覺研究和產品開發方面投入了數十億美元。許多跨國公司的案例都涉及安全問題，比如以驚人的準確度檢測人臉。電腦視覺可偵測公路上的交通動向;零售公司可以讓他們的顧客通過上傳圖片來搜索他們最喜歡的名人所穿的牛仔褲。

利用攝像機和其他數據源，計算機視覺可以收集有關公司運營最重要方面的重要信息，這些信息包括構成流程主干的人員、產品、資產和文檔的組合。當企業收集數字圖像并應用深度學習算法，通過對機器眼睛“所見”的反應來準確識別和分類對象時，計算機視覺起作用。

計算機視覺在從文檔、產品和多維產品中收集智能方面非常流行。以下是計算機視覺在這些文檔上的工作原理：

計算機視覺和文檔智能

企業中物理文檔的數字化至關重要。但必須理解的是，許多文件都是非結構化的，來自發票、收據、手寫票據或合同。傳統的(目標字符識別)技術在基于圖像的文檔中的應用受到了限制。在這里，計算機視覺可以準確地探測并縮小目標物體的范圍，以提供關鍵的見解，這可能需要數年的時間才能發現。

計算機視覺與產品智能

計算機視覺驅動的產品智能是零售企業的后盾，包括超市創造無縫購物體驗，消除了實物結賬和隨后排隊等候的需要。在美國，AmazonGo采用了計算機視覺技術，實現了一種獨特的購物體驗，它使用由計算機視覺驅動的攝像頭，識別購物者，并在商店中跟蹤他們，甚至知道他們與哪個帳戶有關聯，并以最高的準確度記錄下他們包里放了哪些產品。

基于計算機視覺的多維圖像智能

計算機視覺在放射學中得到了廣泛的應用，目前的人工智能解決方案幫助放射科醫生從CT掃描、X射線和MRI診斷疾病。例如，maxqai提供了一種解決方案，它利用計算機視覺來幫助醫學專業人員識別腦部掃描中的罕見異常，從而提出預防和處方治療方案。

總而言之，當公司試圖利用計算機視覺等新興技術時，他們就向數字化轉型邁出了一步。研發是開發成功的CV解決方案的關鍵組成部分。歸根結底，關鍵在于確保企業掌握所有必要的工具，然后再深入并實施CV，以從此驚人的技術中獲得潛在價值。