但为什么会这样呢？你认为经过几十年的研究，我们会很自然地说“这里的问题已解决了，让我们专注于别的事情”。在某一些程度上，我们大家可以这样说，但仅适用于狭窄和简单的用例（例如，在空的白板上放置红色勺子），而不是一般的计算机视觉（例如，在所有可能的场景中找到一把红色的勺子，就像一个大盒子满了五颜六色的玩具）。
在我们深入研究我认为计算机视觉如此严峻的根本原因之前，我第一步是要解释机器如何“看到”图像。当我们人类观看图像时，我们会感知物体，人物或景观。当机器“查看”图像时，他们看到的只是代表单个像素的数字。
一个例子可以解释这一点。假设你有一个灰度图像。然后，每个像素由一个通常在0到255之间的数字表示（我在这里抽象压缩，颜色空间等等），其中0表示黑色（无颜色），255表示白色（全强度） ）。0到255之间的任何一个都是灰色阴影，如下图所示。
因此，对于要任何获取图像内容的机器来说，它必须以某种方式处理这些数字。这正是图像/视频处理和计算机视觉的全部 -处理数字！
正如我上面所说，当涉及到图像时，所有计算机都看到数字...... 很多数字！许多数字意味着需要处理的大量数据才能被理解。 我们举一个例子来说明图像的数据量究竟有多大。如果您具有1920 x 1080分辨率的灰度（黑白）图像，则表示您的图像由200万个数字（1920 * 1080 = 2,073,600像素）描述。现在，如果切换到彩色图像，则需要三倍的数字，因为通常情况下，当您表示彩色像素时，您可以指定它所包含的读数，蓝色和绿色。然后，如果你试图分析来自视频/摄像机流的图像，例如30帧/秒的帧速率（现在是标准的帧速率），你突然处理1.8亿个数字每秒（3 * 2,073,600 * 30~ = 1.8亿像素/秒）。这是需要处理的大量数据！即使拥有当今功能强大的处理器和相对较大的内存大小，机器也很难做出有意义的事情，每秒有1.8亿个数字。
数字化过程中的信息丢失是造成计算机视觉难度的另一个重要的因素。图像处理的本质是从3D世界（如果我们处理视频流中的数据则是4D）投影到2D平面（即平面图像）上获取信息。这在某种程度上预示着在此过程中会丢失大量信息。 我们的大脑可以很出色的推断出丢失的数据是什么，但是对于计算机来说却是极其困难的挑战。下图显示的是一个凌乱的房间 我们可以很容易地看出，绿色健身球比桌子上的黑色平底锅更大更远。但是如果黑色平底锅比绿色球占据更多的像素，机器该怎么样推断呢？这不是一件容易的事。当然，我们大家可以尝试通过同时拍摄两张照片并从中提取3D信息来模拟我们用两只眼睛看到的方式，这被称为立体视觉。然而，将图像拼接在一起也不是一项微不足道的任务，因为同样是一个开放的研究领域。
数字化过程中经常伴随着噪音。例如，没有相机会拍摄出一个完美的不含噪声的现实图片，特别是当我们用手机上的相机进行拍照时，他们会通过调整强度等级，色彩饱和度等去尝试捕捉我们美丽的世界。同时在图像拍摄过程中肯能会出现“镜头光晕”的现象，我们大家可以轻松的判断光晕后面是什么场景，而对于计算机来说确实非常困难的。 虽然已经有很多去除光晕的算法，但是去除光晕的算法本身也是开放的领域。 另外，在图像压缩的过程中会对图像降低像素或者变换操作，而这样的图片对于人来说能轻松的识别，而对于计算机，如果不告诉它压缩变换的操作，它会当作压缩后的图像为原图像进行识别，由此产生错误。
最后也是最重要的是就是对图像内容的理解。对于机器来说，这绝对是计算机视觉环境中最难处理的事情。当我们观看图像时，我们会用累积的学习和记忆（称为先验知识）来分析它。 例如，我们大家都知道，我们大家可以坐在健身球上，而平底锅通常用在厨房里，因为这么多东西我们过去已经了解过。如果有一些东西看起来像天空中的平底锅，很可能它不是平底锅（除非是红太狼把打灰太狼的平底锅扔天上了），因此我们大家可以进一步仔细检查，以确定对象可能是什么（例如飞盘！）。或者如果有人围着绿球踢球，很可能是小孩子的球而不是健身球。 但机器没有这种知识。他们不了解我们的世界，不了解其中固有的复杂性，以及我们在数千年的进化中创造的众多工具，商品，设备等。也许有一天机器将能轻松的获得并从那里了解有关对象的信息，但目前我们离这样的一种情况很远。 有些人会争辩说，我们永远都不可能达到机器能够完全理解我们现实的阶段 - 因为意识总是对他们来说是遥不可及的。 但是在未来的发展中谁又说的好呢。
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