如果有人能够回到几十年前，并向当时的人们展示一些现今普遍的技术，例如自动驾驶汽车，移动重物的机器人，可以分析农作物质量和土壤适应性的无人机以及实时监控零售货架上所发生的一切的摄像头……那么他很有可能会被当时的人们认为是一名伟大的魔术师。
如今，人工智能（AI），机器学习（ML）和增强现实（AR）等技术概念越来越被消费者所熟识。但这些技术中有一种核心的程序却鲜少被消费者所认知到—计算机视觉技术。
计算机视觉从何而来呢？在历史发展中，人类从自然界汲取大量灵感并用以实现科技的不断进步。例如飞机的形状与展翼的鸟类身体形状相似，而便利结实的尼龙搭扣灵感则来源于牛蒡毛刺是如何粘在衣服上的。而计算机视觉的灵感则正是源于人类大脑是如何通过获取外部世界的视觉输入达到判断及不断学习的过程。
计算机视觉的灵感来源 – 人眼，作为身体中最复杂的系统之一，从角膜到视网膜，数量庞大的细胞一起帮助将外界获取的光信号转换为电信号，这些信号最终被发送到大脑，以处理成我们所能看到的最终图像。
在高层次上来说，计算机视觉系统也经历了类似的转换过程。摄像头或传感器通过捕获来自外部世界的光，将光转换成信号，并通过传输机制将信号传送到用于处理和得出最终解释的位置。
如此看来，人眼和计算机视觉系统都依赖于针对同参考数据的比较来处理信号。人眼将视觉输入与其在内在思维和经验中看到的内容进行比较，计算机则从其数据库中访问一组参考图像以进行验证和学习。
作为跨学科领域，计算机或其他机器便能够像人眼一样查看，识别和处理图像和视频。它的能力将可以协助进行多种任务，包括信号处理，图像增强，物体检测和分类，运动分析和3D图像重建等。现在，这种技术正在改变国防，农业和零售等多种行业。
在与我们生活更为相近的一些领域，像是智能手机应用程序中的自拍滤镜，无人驾驶汽车程序和通过AR生成的地图等，它们之间又有什么共同之处呢？Trax又是如何利用计算机视觉技术帮助零售行业完成数字化转型的呢？
深入了解计算机视觉的过去，现在，与未来，继续阅读您将会看到：
人与计算机视觉
计算机视觉与人类视觉的异同
教学机器“看见”的复杂性
计算机视觉简史
人工智能网络建立的早期尝试
里程碑和先驱者
计算机视觉发展现状
现今的应用程序
实体零售业转型
前路如何
计算机视觉的未来
Trax与计算机视觉：塑造现代购物体验