Python处理数据方向之SimpleCV（OpenCV精简版）

背景

随着照相机成为标准的PC硬件和移动设备的必需功能，计算机视觉正从利基工具转变为针对各种应用的越来越普遍的工具。这些应用程序中的一些场景很容易可以想到，例如面部识别程序或类似Kinect的游戏界面。计算机视觉还被用于诸如汽车安全系统之类的系统中，在该系统中，汽车可以检测到驾驶员何时开始偏离车道或昏昏欲睡。它在傻瓜相机中用于帮助检测要聚焦的面部或其他中央物体。这些工具用于高科技特殊效果或基本效果，例如足球比赛中虚拟的黄色第一和第十行或冰球上的运动模糊。它可用于工业自动化，生物识别，医学乃至行星探测。它也用于一些令人惊讶的领域，例如农业，用于检查和分级水果和蔬菜。这是一个多元化的领域，每天都有越来越多有趣的应用程序弹出。

计算机视觉的核心是建立在数学，物理学，生物学，工程学以及计算机科学领域。 与计算机视觉相关的领域很多，例如机器学习，信号处理，机器人技术和人工智能。 尽管这是一个基于高级概念的领域，但越来越多的工具使从爱好者到视觉工程师再到学术研究人员的每个人都可以使用它。

这是该领域激动人心的时刻，有无数的应用可能性。 令人兴奋的一件事是，如今，硬件要求非常便宜，足以让更多的临时开发人员进入该领域，为许多新的应用程序和创新打开了大门。

SimpleCV框架

SimpleCV代表简单计算机视觉，它是一个易于使用的Python框架，将开源计算机视觉库和用于解决问题的算法捆绑在一起。 它的目标是使程序员更容易开发计算机视觉系统，从而简化和简化许多最常见的任务。 您不必具备计算机视觉背景知识即可使用SimpleCV框架，也无需拥有顶级工程学院的计算机科学学位。 即使您不了解Python，它也是一种非常容易学习的语言。

计算机视觉

视觉是人类可以很好地处理但机器难以解决的问题的经典示例。 人眼吸收了大量的视觉信息，然后大脑在没有任何意识的情况下处理了所有这些信息。 计算机视觉是在计算机中创建类似功能并在可能的情况下进行改进的科学。 但是，更严格的定义是计算机视觉是使计算机获取，处理和分析数字图像的科学。 术语机器视觉通常与计算机视觉结合使用。 机器视觉通常被定义为将计算机视觉应