本文根据目前的论文研究的主流方向以及各大AI竞赛的内容来讲解计算机视觉的应用。

1、图像识别
这是最早期Alexnet网络应用到的领域，获得了当年Imagenet竞赛的第一名。通过图像识别，可以是我们的计算机自动的对海量的图像进行归类整理。目前来讲，这类竞赛和论文已经开始比较少了，因为Imagenet上的错误率已经被刷的很低了。但是作为计算机视觉的入门级比赛还是很多的，例如猫十二分类。

2、目标检测
目标检测的过程中也会用到图像识别的内容，当我们检测到图像中的某个物体时，我们需要再对其进行分类。目前目标检测可用于智能驾驶、卫星图像目标检测、交通流量预测、布料瑕疵检测、钢铁缺陷检测。另外、目标检测也常常用作高级AI算法的前置流程，例如使用目标检测的原神自动钓鱼AI。其中决策算法使用的是强化学习。

3、图像分割
图像分割是对图像中的每一个像素点都进行分类。一般可应用于人像抠图，各种抠图。基于图像分割的手写文字擦除，基于图像分割的医疗影像分析(例如依据图像分割结果判定肿瘤的大小，从而决定医疗手段)。

4、风格迁移
将一张图像的风格转成另一种图像风格，常常用于艺术创作。如，将一般现实生活中人脸换成双城之战中的人脸。例如，将东南大学照片变得动漫化。

5、光学字符识别OCR
在文档识别，百度地图自动标注地点则需要使用光学字符识别。从街景图片中，自动的提取店名来作为百度地图上相应的地图位置名称。

6、图片补全
我们通过对原始图片添加mask，来移除图像的前景，并让模型生成相应的图像后景，从而实现光学隐身以及电视特效制作。如下图。

计算机视觉的应用当然不止这些，本篇文章只希望能起到一个抛砖引玉的作用。