图像分析是指利用一系列方法和技术，从数字图像的视觉数据中提取、解释并理解有意义信息的过程。作为计算机视觉与人工智能的交叉领域，图像分析包括目标检测、分类、分割及对象、形状或模式的识别等处理流程。与单纯的视觉展示不同，图像分析旨在实现对内容的自动化理解，从而支持辅助或自主决策。

应用场景与实例

图像分析广泛应用于医疗（如自动检测X光片中的肿瘤）、安防（视频监控中的人脸识别）、农业（通过卫星影像检测农作物病害）、工业（生产线上的自动化质量检测）以及出行（自动驾驶车辆对环境的感知与理解）等领域。

主要软件工具、库和框架

常用工具包括OpenCV（开源计算机视觉库）、TensorFlow和PyTorch（用于图像识别的深度学习框架），以及Keras、scikit-image、SimpleITK（医学影像处理）等专业解决方案。Detectron2（Facebook AI）、YOLO（You Only Look Once）、MMDetection等平台在目标检测领域也非常知名。

最新发展与趋势

图像分析紧跟深度学习的飞速发展，出现了如视觉Transformer（ViT）、深度卷积神经网络（CNN）及混合结构等更强大的模型。随着边缘计算与模型优化的发展，实时应用日益普及。同时，提升系统对偏见和对抗攻击的鲁棒性，以及通过CLIP、DALL-E等生成模型实现多模态（文本+图像）能力，也成为重要趋势。