- 高效性：计算机视觉技术可以处理大量的图像和视频数据，并快速地从中提取有用的信息。它可以在几秒钟内完成复杂的图像处理任务，而这些任务对于人类来说可能需要很长时间才能完成。
- 精确性：计算机视觉技术可以准确地识别和分析图像中的对象、特征和模式。它可以识别非常细微的差异，并提供准确的结果和分析，避免了人为误差。
- 自动化：计算机视觉技术可以实现自动化任务，不需要人类的干预。它可以在无人驾驶汽车、机器人、工业自动化等领域实现自动化功能，提高效率和准确性。
- 可扩展性：计算机视觉技术可以应用于各种各样的领域和行业，例如医疗、安防、农业、物流等。它可以根据需求进行定制和扩展，满足不同行业的需求。
计算机视觉（CV）技术的挑战：
- 复杂性：计算机视觉任务通常涉及到大量的图像处理和分析算法，这些算法本身就非常复杂。开发和实现这些算法需要专业的知识和技能，并且需要进行大量的调试和优化。
- 数据质量：计算机视觉技术对数据的质量要求非常高，任何图像中的噪声、失真或模糊都可能影响结果的准确性。因此，如何获取和处理高质量的图像数据是一个挑战。
- 算法适应性：计算机视觉算法通常是基于特定类型的数据集开发的，如果应用到不同类型的数据上，可能会遇到适应性问题。算法的泛化能力和适应性成为了一个挑战。
- 隐私和安全性：计算机视觉技术通常需要使用大量的个人或敏感信息，例如人脸识别、行为分析等。因此，如何保护用户的隐私和数据安全成为了一个挑战。同时，计算机视觉技术也可能被用于进行欺诈、追踪和侵犯个人隐私的行为，因此需要加强相关的法律和监管措施。
