颜色是我们最基本也是最重要的工具之一：研究表明，一个人对产品的最初印象中，有90%的印象仅是基于颜色的。近年来，计算机视觉技术变得更加复杂，比如机器能够“看到”整个光谱，机器的后期学习能力可以利用色彩的力量来为人类服务，本文介绍计算机视觉美好前景的四个应用程序：

英国家装零售商B&Q（百安居）发现，客户没有充分利用其新的油漆混合服务，该服务可以将油漆颜色与几乎任何大于指甲的物体匹配。进入GumGum的计算机视觉系统，当消费者在线查看社论照片时，他们会对其进行扫描，分析数百万个像素，然后创建色彩完全匹配照片中突出对象的自定义图像内广告，所有这些操作都是实时的。

这样的操作会产生什么样的结果呢？一旦潜在客户看到了如何铺砌墙壁的演示，例如与Manolo Blahnik的外套一样的紫红色，百安居就提高了其定制化的会员服务，即店家不仅是购买油漆的地方，而且是做配套服务的场所。

我们已经知道，计算机视觉正在重塑时装业，而机器看到彩色的能力正在引领潮流。在近期的一项研究中，色彩是康奈尔大学研究人员用来分析1500万张共享照片以检测全球时尚趋势的主要属性之一。

这是媒体公司用来分析其发布内容的强大的机器学习程序的一部分，通过扫描自拍照到专业照片的约17000个时尚图像，计算机模型能够正确识别手提包的颜色和品牌，就像那些喜欢购买时尚手包的人群一样成功。

选择粉底的颜色就像挑选一条新的牛仔裤一样困难，丝芙兰（Sephora）最近通过AI驱动的名为Color IQ的设备解决了这种古老的美容束缚问题，该设备扫描客户的肤色并分配一个Color IQ数字，该数字可以从成千上万的阴影中暗示粉底、遮瑕膏和其他化妆品。

此店内产品与移动工具Sephora Virtual Artist结合使用，该工具使用户可以上传照片并以数字方式尝试眼影、唇彩和其他美容产品。色彩匹配（Color Match）使用计算机视觉根据上传的照片选择最适合客户肤色的化妆色泽。

GumGum的Art.ificial实验引发了一场关于艺术构成的多彩对话，该实验委托五位人类艺术家和一个機器人创作了一部受20世纪表现主义作品收藏启发的原创艺术作品，看是否有人可以分辨其中的不同之处。

罗格斯大学艺术与人工智能实验室的机器Cloudpainter使用了红色、蓝色和黄色的调色板以及13396个笔触来创建图像，该图像可以轻易地传递给具有脉冲的人所制作的东西。并不是说AI或计算机视觉将很快取代我们自己的眼睛和思想，但是令人印象深刻的是机器逐渐在学习人类的创造力。