Почему компьютерное зрение очень мало используется на практике

Вы опять неправильно поняли то, что я хотел сказать. Вы говорите о частных задачах, я говорю о логическом отношении «частное-общее». Рука — это частный случай части тела. Т.е. кроме рук частями тела являются ноги, голова, филейная часть и т.д.

Что я хочу сказать. Вот вам приходит какая-то задача. Вы сразу начинаете искать частное решение, вычленять какие-то особенности задачи, за которые можно зацепиться, изобретать новые алгоритмы. На примере подсчёта площади: вы заметили, что площадь объекта будет пропорциональна количеству различающихся пикселей при сравнении с изображением пустого фона (особенность задачи) и придумали, как из этого извлечь выгоду (изобрели новый алгоритм). То есть вы сразу будете ориентироваться на какое-то специализированное, частное решение.

Другие же люди, в том числе такие как я, в первую очередь подумают, к какому роду относится эта задача, на какие другие задачи она похожа. Нужно подсчитать площадь предметов, значит это задача подсчёта площади. Значит сразу берём интегральные методы. Как именно применить здесь интегральный метод? Ага, вот можно «нарезать» интересующую нас область на «полоски» пикселей и считать их. А как выделить интересующую нас область? Ага, вот можно искать замкнутые контуры, а можно просто сравнить с картинкой без объекта. В итоге человек, решает эту задачу, может прийти к идентичному с технической точки зрения решению, но при этом пройти путь от максимально общей задачи (нахождение плоскости) и максимально общего решения (интегральный метод) до частной задачи (нахождение площади плоского товара на конвеере) и частного решения (сравнивать с фоном). Т.е. двигаться от общего к частному.

Я вижу у второго метода кучу плюсов, в т.ч. он более определённый, простой и быстрый с т.з. поиска решения. Но главное, что он позволяет решать более сложные задачи. Нахождение площади плоского товара — это, согласитесь, довольно простая задача. А представьте, что вам пришла задача распознавать лица. И при этом наработок в этой области вообще ноль. Как вы будете искать частное решение? Какие особенности лиц вы будете выделять? Вы можете сразу начать играть с цветами, искать какие-то контрасты, смотреть, как голова отличается от фона и т.д. Можно много чего придумать и потратить много месяцев на проверку концепций, которые потом окажутся совершенно бесполезными.

Я бы пошёл другим путём. Тем путём, который активно используется в науке (а мы же говорим про разработку чего-то нового, а это ведь тоже в какой-то мере исследование). Я бы для начала попробовал сформулировать задачу в максимально общем виде: нам нужно что-то распознать, т.е. сравнить с образцом и высчитать ошибку. О! Так это же машинное обучение! А почему бы не попробовать применить его здесь?! Всё, через 3 часа у меня есть готовый алгоритм собственных лиц. Да, возможно этот алгоритм не совершенен и его придётся долго допиливать, но у меня уже есть первое приближение. Да, возможно я вообще пойду в неправильном направлении и в итоге вообще откажусь от этого решения, но я потратил всего 3 часа, у меня ещё куча времени. Т.е. общие методы позволяют очень быстро сформировать то, что в английском называют bold hypothesis — смелое предположение. Глядя на частности, на какие-то особенности конкретной задачи это предположение сформировать сложно. Вернее даже, сформировать не сложно, но сложно сходу оценить, насколько это предположение может быть удачным.

В то же время, я не вижу, почему поиск специфического решения для каждой новой задачи может быть более выгодным.

Про контуры. Я понимаю, что если есть хоть минимальное различие, то цвета разделить можно. Но что, если этих различий нет вообще. Т.е. внутри объекта нашлась область, которая на 100% идентична фону? Вот прям по всем цветам одинаковые значения. Пусть это будет небольшая область, пусть какая-то деталь, но если уж так случилось, то ваш алгоритм не посчитает эту область. Я не говорю, что это будет часто, и, возможно, ваш алгоритм всё ещё будет показывать лучший результат, но просто как формальное доказательство того, что в некоторых случаях он может работать некорректно.