计算机视觉（CV）技术的优势：
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处理大规模图像数据：计算机视觉可以处理大量的图像和视频数据，可以在很短的时间内对大量数据进行分析和处理。
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高度精确和准确性：计算机视觉技术可以在很高的准确性水平上进行图像和视频数据的分析和识别，不受疲劳和主观判断的影响。
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实时性：计算机视觉技术可以在实时或近实时的情况下进行图像和视频数据的分析和处理，可以应用于很多需要快速决策的场景，如自动驾驶。
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自动化：计算机视觉技术可以自动化地进行图像和视频数据的分析和处理，可以在很大程度上减少人工干预和人力资源的需求。
计算机视觉技术的挑战：
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多样性和复杂性的数据：图像和视频数据的多样性和复杂性增加了计算机视觉技术的难度，例如，光线条件、背景噪声、物体形状和尺寸的变化等都会对算法的性能产生影响。
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特征提取和表示：有效地提取和表示图像和视频数据的特征是计算机视觉的关键挑战之一，特别是在处理大规模数据时。
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大规模数据训练：训练和调整计算机视觉算法所需的大规模数据集是一项昂贵且耗时的任务，而且数据标注和准确性的问题也是挑战之一。
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隐私和安全：计算机视觉技术在一些场景中可能涉及到个人隐私和安全的问题，例如人脸识别技术可能引发隐私泄露的担忧。