顏色是我們最基本也是最重要的工具之一：研究表明，一個人對產品的最初印象中，有90%的印象僅是基于顏色的。近年來，計算機視覺技術變得更加復雜，比如機器能夠“看到”整個光譜，機器的后期學習能力可以利用色彩的力量來為人類服務，本文介紹計算機視覺美好前景的四個應用程序：

英國家裝零售商B&Q（百安居）發(fā)現，客戶沒有充分利用其新的油漆混合服務，該服務可以將油漆顏色與幾乎任何大于指甲的物體匹配。進入GumGum的計算機視覺系統，當消費者在線查看社論照片時，他們會對其進行掃描，分析數百萬個像素，然后創(chuàng)建色彩完全匹配照片中突出對象的自定義圖像內廣告，所有這些操作都是實時的。

這樣的操作會產生什么樣的結果呢？一旦潛在客戶看到了如何鋪砌墻壁的演示，例如與Manolo Blahnik的外套一樣的紫紅色，百安居就提高了其定制化的會員服務，即店家不僅是購買油漆的地方，而且是做配套服務的場所。

我們已經知道，計算機視覺正在重塑時裝業(yè)，而機器看到彩色的能力正在引領潮流。在近期的一項研究中，色彩是康奈爾大學研究人員用來分析1500萬張共享照片以檢測全球時尚趨勢的主要屬性之一。

這是媒體公司用來分析其發(fā)布內容的強大的機器學習程序的一部分，通過掃描自拍照到專業(yè)照片的約17000個時尚圖像，計算機模型能夠正確識別手提包的顏色和品牌，就像那些喜歡購買時尚手包的人群一樣成功。

選擇粉底的顏色就像挑選一條新的牛仔褲一樣困難，絲芙蘭（Sephora）最近通過AI驅動的名為Color IQ的設備解決了這種古老的美容束縛問題，該設備掃描客戶的膚色并分配一個Color IQ數字，該數字可以從成千上萬的陰影中暗示粉底、遮瑕膏和其他化妝品。

此店內產品與移動工具Sephora Virtual Artist結合使用，該工具使用戶可以上傳照片并以數字方式嘗試眼影、唇彩和其他美容產品。色彩匹配（Color Match）使用計算機視覺根據上傳的照片選擇最適合客戶膚色的化妝色澤。

GumGum的Art.ificial實驗引發(fā)了一場關于藝術構成的多彩對話，該實驗委托五位人類藝術家和一個機器人創(chuàng)作了一部受20世紀表現主義作品收藏啟發(fā)的原創(chuàng)藝術作品，看是否有人可以分辨其中的不同之處。

羅格斯大學藝術與人工智能實驗室的機器Cloudpainter使用了紅色、藍色和黃色的調色板以及13396個筆觸來創(chuàng)建圖像，該圖像可以輕易地傳遞給具有脈沖的人所制作的東西。并不是說AI或計算機視覺將很快取代我們自己的眼睛和思想，但是令人印象深刻的是機器逐漸在學習人類的創(chuàng)造力。