举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术是一种模拟人类视觉和处理图像的能力的技术，通过计算机对图像或视频进行自动分析和理解。它具有许多优势，也面临着一些挑战。

优势：

1. 高效准确：CV技术可以在短时间内处理大量的图像或视频数据，并且可以提供高精度的结果。

2. 自动化：CV技术可以自动完成复杂的视觉任务，如图像分类、物体检测、人脸识别等，无需人为干预。

3. 多领域能力：CV技术可以应用于多个领域，如医疗影像分析、安全监控、无人驾驶等，为各行各业提供帮助。

4. 实时应用：CV技术可以实时处理图像或视频数据，使得实时监控、机器人导航等应用变得可能。

5. 大数据分析：CV技术可以从大量图像或视频数据中提取有价值的信息，帮助企业进行市场调研、智能推荐等。

挑战：

1. 数据质量：CV技术对于图像或视频的清晰度、噪声等要求较高，而实际应用中的数据质量可能不尽如人意。

2. 复杂场景：CV技术在复杂场景下的表现相对较差，如光照条件差、背景复杂、物体遮挡等情况。

3. 训练数据需求：CV技术需要大量的标注数据来进行模型训练，而收集和标注这些数据是一个耗时、耗费人力的过程。

4. 隐私和安全：CV技术可能涉及到个人隐私的问题，如人脸识别技术可能引发隐私泄露和滥用的风险。

5. 解释性不足：CV技术的决策过程通常是黑盒的，难以解释其内部的运作机制，这给其在一些敏感领域的应用带来一定的困扰。

总之，计算机视觉技术在许多领域具有巨大的潜力和广阔的应用前景，但仍然需要不断地攻克技术和伦理上的挑战。