人工智能时代的到来让我们见识到了疯狂堆积的数据，为了让数据能够及时处理而不影响社会的发展与我们的日常生活，人工智能技术不断进步。
眼下，人工智能技术处理的数据类型包括文字、语音、图像和视频这四类。根据Cisco的研究，到2022年全球线上视频流量占总流量的比例将从2017年的75%上升到82%，线上数据将越来越被视频数据所主导。以图像和视频为主要处理对象的计算机视觉，要比以文字或语音为主要处理对象的其它人工智能技术具有更加丰富的应用场景和商业化价值。
计算机视觉技术的发展，主要得益于计算机技术、传感技术和数学算法等学科的进步。目前，人们正在学习如何适当使用应用数学与工程技术来解决计算机视觉问题，计算机视觉领域已发展到了作为一种人工智能方法的前深度学习时代。
计算机从"看"到"思考"的过程，具体来说也就是计算机从获取图像到读懂图像的过程。计算机视觉是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统，更形象一点说，计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛，既能"看到"图像并且还能"理解"图像。
计算机视觉的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息。计算机视觉任务的主要类型有以下几种：
1.物体检测
物体检测是视觉感知的第一步，也是计算机视觉的一个重要分支。物体检测的目标，就是用框去标出物体的位置，并给出物体的类别。
物体检测和图像分类不一样，检测侧重于物体的搜索，而且物体检测的目标必须要有固定的形状和轮廓。图像分类可以是任意的目标，这个目标可能是物体，也可能是一些属性或者场景。
2.物体识别（狭义）
计算机视觉的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。
现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别、人脸识别、印刷或手写文件识别，或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
3.图像分类
一张图像中是否包含某种物体，对图像进行特征描述是物体分类的主要研究内容。一般说来，物体分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，然后使用分类器判断是否存在某类物体。
图像分类问题就是给输入图像分配标签的任务，这是计算机视觉的核心问题之一。这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。
4.物体定位
如果说图像识别解决的是what，那么，物体定位解决的则是where的问题。利用计算视觉技术找到图像中某一目标物体在图像中的位置，即定位。
目标物体的定位对于计算机视觉在安防、自动驾驶等领域的应用有着至关重要的意义。
5.图像分割
在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如筛选特征点，或者分割一或多幅图片中含有特定目标的部分等。
图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合，也被称作超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。更精确地说，图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。
"图像语意分割"是一个像素级别的物体识别，即每个像素点都要判断它的类别。它和检测的区别是，物体检测是一个物体级别的，他只需要一个框，去框住物体的位置，而通常分割是比检测要更难的问题。
放眼全球，计算机视觉行业已经进入了稳定增长期。我国虽然起步晚，但是发展迅速，2015年计算机视觉行业市场规模已经居于世界前列，成为计算机视觉的重要市场。与此同时，有分析人士指出，AI作为新一代信息技术领域的核心板块之一，已经在基础层、技术层和应用层等多个领域中实现了应用。据清华大学数据显示，在技术层面上，计算机视觉的应用在整个人工智能应用领域中的占比达到34.9%，已经成为各行业发展的重要支撑。
从应用场景来看，国内计算机视觉的行业应用包括安防、金融、互联网、自动驾驶、增强现实、无人零售等。根据IDC的市场跟踪，2018年我国计算机视觉技术输出规模大的3个行业分别是政府、金融和互联网，大的两个场景为政府行业中的平安城市以及金融行业中基于人脸识别的身份。随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用范围还将得到进一步拓展。
随着计算机视觉技术的不断发展，以人脸识别为代表的计算机视觉技术把安防行业市场竞争带入一个崭新局面，近两年，国家高度重视计算机视觉技术产业落地的发展，出台多项政策助推产业发展。这片领域不再是安防"BAT"的战场，新的玩家在不断加入，不仅有华为、阿里、腾讯、百度，更有商汤、旷视、依图、堃乾智能这些安防新企业在虎视眈眈这块价值千亿的大蛋糕。未来，智能安防行业格局也将会重写。
今后，随着深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的激增，计算机视觉技术将得到迅速发展。从监控摄像头到车牌识别，从人脸识别到出入境管理，计算机视觉都将扮演重要角色。随着人工智能技术的逐步普及，计算机视觉将迎来新的发展机遇，并取得诸多成果。随着我国智慧城市的建设已经进入大规模试点阶段，作为实现城市安全、生活便利的重要支撑技术，将随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用逐步落地，可以说人脸识别的全面应用时代已经到来。
