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计算机视觉（CV）技术是一种让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。它具有许多优势和挑战。

优势：

1. 自动化：CV技术可以实现自动化的图像和视频处理，大大提高了效率和准确性。例如，CV可以在短时间内分析大量的图像数据，从而帮助医生快速诊断疾病。
2. 大规模处理：CV技术可以同时处理大量的图像和视频数据，无需人工干预。这对于从海量数据中提取有用信息非常重要，例如在安全监控中识别可疑行为。
3. 无人驾驶：CV技术对无人驾驶的发展至关重要。通过分析实时图像和视频数据，CV可以帮助车辆感知和理解周围环境，从而实现自主驾驶。
4. 增强现实：CV技术可以将虚拟对象与真实世界相结合，创造出沉浸式的增强现实体验。这可以应用于游戏、教育、设计等领域。

挑战：

1. 图像质量：CV技术对图像和视频质量要求较高。图像模糊、噪点或低对比度可能导致CV技术无法准确识别和分析图像。
2. 多样性和变化性：真实世界中的图像和视频具有多样性和变化性，例如光照、角度、尺度等的变化，这使得CV技术在处理和理解这些数据时具有挑战性。
3. 对象识别：准确地识别和分类图像中的物体是CV技术的一个重要挑战。不同物体的形状、颜色、纹理等特征的差异化可能导致识别错误。
4. 隐私和安全：CV技术对个人隐私和数据安全产生一些潜在风险。例如，当CV技术用于人脸识别时，可能引发隐私和滥用的争议。

虽然计算机视觉技术还面临一些挑战，但随着技术的进步和应用场景的不断扩大，它有望在许多领域发挥更大的作用。