举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术在许多领域都具有广泛的应用，包括医疗、安防、交通、农业等。下面是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子：

优势：

1. 自动化处理：计算机视觉技术可以实现对大量图像和视频数据的自动化处理，避免了人工处理的繁琐和耗时。
2. 高速度和准确性：计算机视觉技术能够高速处理图像和视频数据，并能够在短时间内准确地识别和分析图像中的信息。
3. 大规模数据处理：计算机视觉技术可以处理大规模的图像和视频数据，并能够从中提取有用的信息，帮助人们做出更好的决策。
4. 可靠性：计算机视觉技术的结果在大多数情况下是可靠的，无论是识别人脸、车牌、动物还是其他物体，都具有较高的准确性。

挑战：

1. 处理复杂场景：计算机视觉技术在处理复杂场景时可能遇到困难，如光线不足、遮挡、复杂背景等，这可能导致识别和分析错误。
2. 算法复杂性：计算机视觉技术的算法复杂性较高，需要大量的计算资源和算法优化来获得较高的性能和效率。
3. 数据收集和标注：计算机视觉技术需要大量的数据来进行训练和测试，但数据的收集和标注是一个费时费力的过程，且需要专业人员进行。
4. 隐私和安全：计算机视觉技术在一些应用中可能涉及到个人隐私和安全问题，需要采取适当的措施来保护用户的隐私和数据安全。