举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术的优势：

1. 高效性：计算机视觉技术可以在很短的时间内处理大量图像和视频数据。它们可以快速准确地分析、识别和提取图像中的信息。

2. 自动化：CV技术可以替代人工进行一些繁琐、复杂和危险的任务，提高工作效率和安全性。例如，在工业生产线上，CV技术可以自动检测产品的质量和缺陷，减少人工错误。

3. 准确性：计算机视觉技术具有高度的准确性和可靠性。它们可以识别和测量物体尺寸、形状、颜色和纹理等特征，提供准确且一致的结果。

4. 可视化：CV技术可以将图像和视频数据转换成可视化的形式，帮助我们更好地理解和解释数据。它们可以提供直观的视觉呈现，帮助我们发现隐藏在数据中的模式和趋势。

计算机视觉（CV）技术的挑战：

1. 多样性和复杂性：不同的图像和视频具有不同的特点、角度和光线条件。CV技术需要具备处理多样性和复杂性数据的能力，以确保准确和一致的结果。

2. 大数据处理：CV技术需要处理大量的图像和视频数据。这需要大规模的计算和存储资源，并且可能导致计算效率和数据安全方面的挑战。

3. 环境变化：CV技术可能受到环境变化的影响，例如光线、噪声和遮挡等。它们需要具备适应不同环境条件的能力，以提供可靠的结果。

4. 隐私和伦理问题：CV技术涉及到处理和分析人们的图像和视频数据，引发了隐私和伦理方面的问题。例如，面部识别技术可能被滥用，侵犯个人隐私。

综上所述，计算机视觉技术具有高效性、自动化、准确性和可视化等优势。然而，CV技术也面临多样性和复杂性、大数据处理、环境变化以及隐私和伦理问题等挑战。