计算机视觉最主要的应用是面部识别，这种技术经常被用于安全和执法领域。但是，在本文中，我想介绍一些计算机视觉技术不太明显的用途。特别是以下的三个行业，可能会从这种技术趋势的发展中受益匪浅。
农业
计算机视觉在农业中有很多种用途，包括检测杂草、病虫害、分析土地、发现漏水、跟踪动物以及对采摘后的农产品进行挑拣和分类。所有这些都可以帮助农民降低成本，同时最大限度地提高效率并增加产量。
在一个例子中，计算机视觉和机器学习被用于检测木瓜的成熟度。来自巴西坎皮纳斯大学和隆德里纳州立大学的一组研究人员正在开发计算机视觉软件，可以通过图像检测水果的成熟程度，目前准确率已经达到了94.7%。该项目的目标是帮助巴西的木瓜种植者们挑拣出成熟程度较低的水果出口，将最成熟的水果留在当地销售，通过这种方法最大程度地提高他们种植的水果的价值。这些研究人员还希望开发出一款消费者应用程序，帮助购物者根据他们计划食用的时间挑选正确的水果。
在其他地方，Blue River Technology公司的See&Spray系统使用计算机视觉来识别哪些植物是农作物，哪些是杂草，这样就可以在不影响健康作物的情况下对单株杂草使用除草剂。据报道，该系统可将除草剂的使用量减少90%。农业巨头John Deere对这个系统的印象实在是过于深刻，以至于该公司最终收购了Blue River Technology公司。
卫生保健行业
如果你思考一下就会发现，医疗行业的视觉数据特别丰富，包括CT扫描图像、X光片等等。计算机视觉让机器能够分析这些图像数据，并且能够识别出异常或者疾病。这可以大大减少花费在图像分析上的时间，从而帮助医生减轻一些压力，让他们可以花更多的时间陪护患者。
一系列专门针对医疗保健领域计算机视觉工具正在开发之中，这些工具都构建在人工智能之上。一个例子是科技初创公司MaxQ AI，该公司开发了一款可以通过CT扫描图像检测脑出血症状的软件。这款名为Accipio Ix的检测软件已获FDA批准使用，而MaxQ AI也已经宣布与三星、IBM Watson和GE Healthcare结成伙伴关系。
微软也加入了这一潮流，该公司的InnerEye软件可以识别X光片中可能存在的肿瘤和其他异常情况。放射科医生可以上传病人的X光片;然后，该软件会确定它认为存在肿瘤的区域。然后，放射科医生可以将注意力集中在X光片中已标记的区域上，就不用把时间浪费在那些健康的X光片上了。
零售业
即使不考虑计算机视觉在安全方面的应用，这种技术在零售业当中也有很多潜在的用途。例如，亚马逊在其小型的Amazon Go杂货店和便利店中大量使用了这种技术。由于有了计算机视觉技术，亚马逊才能完全取消物理结账流程。客户在商店门口使用亚马逊应用程序自行扫描完成后，他们就可以四处走动，挑选想要的物品，然后离开——整个过程都不需要排队和付款。摄像头会跟踪客户选择的商品，并且自动在客户的亚马逊账户里扣除所选商品的费用。
计算机视觉(特别是面部识别)技术还可以被用于识别单个客户，从而为他们提供个性化的推荐和奖励。高档糖果零售商Lolli&Pops一直在尝试利用面部识别技术的客户忠诚度计划。选择加入该计划的客户将在进入商店时被识别出来，这意味着销售人员可以根据系统对客户偏好(以及任何可能的过敏)的了解，提供个性化的推荐建议。
随着计算机视觉技术变得越来越便宜并且越来越易于部署，整个计算机视觉市场到2024年预计将达到140亿美元的规模(2019年这一规模为99亿美元)也就不足为奇了。在不远的将来，我们可以肯定会看到越来越多的计算机视觉用例出现在更多的行业之中。
