1. Automatisierung: Computer Vision ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben, die für menschliche Arbeiter entweder zu komplex, gefährlich oder sich wiederholend sind. Es hilft bei der schnellen und präzisen Ausführung von Aufgaben wie Objekterkennung, Bilderkennung und Inspektion.

2. Genauigkeit und Konsistenz: Computer-Vision-Systeme können mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Konsistenz arbeiten. Sie neigen nicht zu Müdigkeit, Langeweile oder anderen Faktoren, die die menschliche Leistungsfähigkeit beeinträchtigen können. Dies ist entscheidend für Aufgaben, die Präzision und Zuverlässigkeit erfordern.

3. Skalierbarkeit: Computer-Vision-Systeme können problemlos für die Verarbeitung großer Datenmengen skaliert werden. Dies ermöglicht die Bewältigung von Aufgaben, die die Analyse umfangreicher visueller Daten erfordern, beispielsweise in der Sicherheits- oder medizinischen Bildgebung.

4. Berührungslose Messung: Computer Vision ermöglicht berührungslose Messungen und eignet sich daher für die Inspektion zerbrechlicher Objekte oder Situationen, in denen ein direkter physischer Kontakt unerwünscht oder sogar unmöglich ist.

5. Qualitätskontrolle: Computer-Vision-Systeme können in Qualitätskontrollprozessen eingesetzt werden. Durch die automatische Erkennung von Mängeln und Abweichungen von den Spezifikationen verbessern sie die Produktqualität und -konsistenz.

6. Echtzeitverarbeitung: Fortschritte bei Computerhardware und -algorithmen ermöglichen es Computer-Vision-Systemen, visuelle Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Dies ist für Aufgaben wie Objektverfolgung und Navigation unerlässlich.

7. Datenerfassung und -analyse: Computer Vision erleichtert die Sammlung und Analyse visueller Daten. Es findet Anwendungen in Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Fernerkundung und Transportsystemen.

8. Mensch-Computer-Interaktion: Computer Vision spielt eine Rolle bei der Weiterentwicklung der Mensch-Computer-Interaktion, indem es Geräten ermöglicht, die visuelle Welt wahrzunehmen und darauf zu reagieren, wodurch das Benutzererlebnis und die Zugänglichkeit verbessert werden.

9. Autonome Fahrzeuge: Es ist eine entscheidende Komponente bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und liefert wichtige visuelle Informationen für eine sichere Navigation und Entscheidungsfindung.

10. Medizinische Bildgebung: Computer Vision im Gesundheitswesen hilft bei der Analyse medizinischer Bilder für die Diagnose und chirurgische Anleitung und unterstützt medizinische Fachkräfte bei der genauen Beurteilung.

11. Landwirtschaft: Es bietet Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft durch die Analyse der Pflanzengesundheit, die Überwachung der Erträge und die Optimierung der Ressourcennutzung.

12. Einzelhandel: Computer Vision unterstützt Anwendungen wie automatische Kassen und Bestandsverwaltung und optimiert so den Einzelhandelsbetrieb.

13. Sicherheit und Überwachung: Es verbessert Sicherheitssysteme, indem es Gesichtserkennung, Objektverfolgung und Anomalieerkennung in Überwachungsaufnahmen ermöglicht.

14. Sportanalyse: Computer Vision ermöglicht eine detaillierte Leistungsanalyse im Sport und verbessert so Training und Strategie.

15. Kunst und Unterhaltung: Es unterstützt Anwendungen in Augmented Reality, Virtual Reality und immersiven Erlebnissen.