查看、处理和操作视觉输入的能力是很难在机器上复制的，这正是计算机视觉(CV)的目标。当机器学习和深度学习算法应用于简历时，让机器像人类一样看到东西，这项技术可以模仿人类的视觉功能来识别、处理和分析图像、视频，帮助公司获得前所未有的洞察力，并释放新的服务机会。
计算机视觉的快速增长引起了C-suite的注意，他们在计算机视觉研究和产品开发方面投入了数十亿美元。许多跨国公司的案例都涉及安全问题，比如以惊人的准确度检测人脸。电脑视觉可侦测公路上的交通动向;零售公司可以让他们的顾客通过上传图片来搜索他们最喜欢的名人所穿的牛仔裤。
利用摄像机和其他数据源，计算机视觉可以收集有关公司运营最重要方面的重要信息，这些信息包括构成流程主干的人员、产品、资产和文档的组合。当企业收集数字图像并应用深度学习算法，通过对机器眼睛“所见”的反应来准确识别和分类对象时，计算机视觉起作用。
计算机视觉在从文档、产品和多维产品中收集智能方面非常流行。以下是计算机视觉在这些文档上的工作原理：
计算机视觉和文档智能
企业中物理文档的数字化至关重要。但必须理解的是，许多文件都是非结构化的，来自发票、收据、手写票据或合同。传统的(目标字符识别)技术在基于图像的文档中的应用受到了限制。在这里，计算机视觉可以准确地探测并缩小目标物体的范围，以提供关键的见解，这可能需要数年的时间才能发现。
计算机视觉与产品智能
计算机视觉驱动的产品智能是零售企业的后盾，包括超市创造无缝购物体验，消除了实物结账和随后排队等候的需要。在美国，AmazonGo采用了计算机视觉技术，实现了一种独特的购物体验，它使用由计算机视觉驱动的摄像头，识别购物者，并在商店中跟踪他们，甚至知道他们与哪个帐户有关联，并以最高的准确度记录下他们包里放了哪些产品。
基于计算机视觉的多维图像智能
计算机视觉在放射学中得到了广泛的应用，目前的人工智能解决方案帮助放射科医生从CT扫描、X射线和MRI诊断疾病。例如，maxqai提供了一种解决方案，它利用计算机视觉来帮助医学专业人员识别脑部扫描中的罕见异常，从而提出预防和处方治疗方案。
总而言之，当公司试图利用计算机视觉等新兴技术时，他们就向数字化转型迈出了一步。研发是开发成功的CV解决方案的关键组成部分。归根结底，关键在于确保企业掌握所有必要的工具，然后再深入并实施CV，以从此惊人的技术中获得潜在价值。
