计算机视觉是一项利用计算机技术和算法来解释和理解图象和视频内容的技术领域。在人工智能的发展和普及的背景下，计算机视觉的利用逐步广泛，被利用在医学、安防、自动驾驶等多个领域。本文将介绍计算机视觉的利用、技术和发展趋势。

目前，计算机视觉被广泛利用在医学领域。医学影象分析利用计算机视觉技术，能够对医学影象中的器官、病变等进行定量分析，帮助医生做出正确的诊断和医治方案。同时，计算机视觉在安防领域的利用也愈来愈遭到人们的关注。例如，安防监控系统利用计算机视觉技术，可以将监控视频中的人员和物品进行自动辨认，从而提高安全性和效力。

计算机视觉技术主要包括图象分割、目标检测、物体跟踪、图象辨认等方面。其中，目标检测是计算机视觉中的重要研究领域之一。目标检测的任务是在给定的图象中，找到图象中感兴趣的物体，并判断它们的种别、位置和大小。现有的目标检测算法主要包括传统的基于特点的方法和基于深度学习的方法。

基于特点的目标检测方法，通过提取图象中的特点来判断目标位置。其中，最流行的方法是基于Haar特点的级联分类器。这类方法通过提取图象的Haar特点，然后使用Adaboost分类器来判断图象中会不会有感兴趣的物体。而基于深度学习的目标检测方法，则是利用卷积神经网络（CNN）来对图象中的物体进行检测。目前，基于深度学习的方法已成了目标检测领域的主流方法。

未来，计算机视觉将会愈来愈重要，同时利用也将会更加广泛。例如，自动驾驶将会成为未来交通的发展趋势，计算机视觉技术将会是实现自动驾驶的重要技术之一。另外，虚拟现实、增强现实等新兴技术的发展也离不开计算机视觉技术的支持。计算机视觉的利用领域和技术将会愈来愈广泛和深入，并将会在未来的科技发展中发挥愈来愈重要的作用。