打开你的手机，检查你相册里的第一张照片？你可以很容易地识别图像中的人，甚至可以向你的朋友描述。这是因为人类很容易看到事物并描述他们所看到的东西，但计算机也是如此吗？对于计算机来说，“看到”并不像对人类那样容易。这就是为什么计算机视觉是如此重要，因为它试图找到更好和更快的方式，让计算机“看”。

这个世界目前充斥着图像和视频。人们可以在一秒钟内拍下照片，然后在平台上发布，或者立即制作视频，然后上传到抖音快手上。有了如此多的图像和视频内容，很难索引和维护这些内容，因为计算机算法无法像人类一样“看到”图像和视频。充其量，算法只能使用它们提供的元描述来组织它们。这就是为什么计算机视觉如此重要的原因。它致力于帮助计算机“看见“这些图片和视频。

计算机视觉是一个非常复杂的领域，它涉及到计算机从图像或视频中获取信息。这是一个多学科的领域，把人工智能和机器学习结合起来，处理和分析图像和视频，从它们那里获得有用的信息。计算机视觉学习算法的主要任务包括人脸识别、目标识别、视频跟踪、图像恢复、场景重建等。

目前，有各种在线工具为计算机视觉提供算法和一个平台来执行这些算法或创建新的算法。这些工具还为与计算机视觉相结合的各种其他软件和技术提供了一个连接环境。现在让我们来看看一些计算机视觉工具吧！

1. OpenCV

OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多不同的计算机视觉和机器学习功能。它是由英特尔创建的，最初于2000年发布。OpenCV有许多与计算机视觉相关的不同算法，可以执行多种任务，包括面部检测和识别、对象识别、监视移动对象、跟踪摄像机运动、跟踪眼球运动、提取物体的三维模型、创建带有场景的增强现实覆盖、识别图像数据库中的类似图像等。C++, Java，Python, MATLAB等等，它支持各种操作系统，如Windows、Android、MacOS、Linux等。

2. TensorFlow

TensorFlow是一个免费的开源平台，它拥有各种各样的工具、库以及人工智能和机器学习资源，其中包括计算机视觉。它是由谷歌大脑小组创建的，最初于2015年11月9日发布。你可以使用TensorFlow与计算机视觉相关的机器学习模型，包括面部识别、物体识别等。谷歌还在2017年发布了Pixel Visual Core(PVC)，这是一款用于移动设备的图像、视觉和人工智能处理器。此PixelVisualCore还支持用于机器学习的TensorFlow。TensorFlow支持Python、C、C++、Java、JavaScript, Go, 等等，但没有API向后兼容性的保证。还有一些第三方语言包，如matlab、C#、Julia、Scala、R、Rust等。

3. MATLAB

MATLAB是MathWorks于1984年开发的一个数值计算环境。它包含计算机视觉工具箱，为计算机视觉提供各种算法和功能。其中包括目标检测、目标跟踪、特征检测、特征匹配、三维摄像机标定、三维重建等。您还可以使用机器学习算法(如机器学习算法)在matlab中创建和训练自定义目标检测器。YOLO v2、ACF、更快的R-CNN等。这些算法也可以在多核处理器和GPU上运行，使它们更快。Matlab工具箱算法支持C和C++的代码生成。

4. CODA

CODA或ComputeUnifiedDeviceArchitecture(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA创建并于2007年发布的并行计算平台。软件工程师使用CUDA支持的图形处理单元或GPU进行通用处理。Cuda还拥有Nvidia性能基础库，它包含图像、信号和视频处理的各种功能。其他一些图书馆和藏书还包括GPU4Vision、OpenVIDIA(用于流行的CUDA计算机视觉算法)、MinGPU(用于计算机视觉的最低GPU库)等。开发人员在使用CUDA时可以使用C、C++、Fortran、MATLAB、Python等多种语言进行编程。

5.SimpleCV

SimpleCV是一个开源的计算机视觉框架，可用于构建各种计算机视觉应用程序。SimpleCV很简单(顾名思义！)您可以使用各种高级计算机视觉库，例如OpenCV，而无需深入学习所有的CV概念，如文件格式、缓冲区管理、颜色空间、特征值、位深度、矩阵存储、位图存储等。SimpleCV使您可以使用来自网络摄像头、火线、移动电话、Kinect等的图像或视频流在计算机视觉中进行实验。如果您需要执行一些快速原型，这是最好的框架。您可以在Mac、Windows和UbuntuLinux操作系统中使用SimpleCV。

6. YOLO

要不然你只看一次！是一种最新的、尖端的实时目标检测系统.它是由华盛顿大学的约瑟夫·雷德蒙和阿里·法哈迪创造的，与其他物体探测器相比，它非常快速和准确。与其他目标检测算法相比，YOLO算法具有更快的速度，因为它将神经网络应用于完整的图像中，从而对目标进行分类。然后，神经网络将图像分割成区域，并预测每个区域的概率。另一方面，其他常用的目标检测算法将神经网络应用于多个不同位置和尺度的图像。因此，YOLO是快速的，因为它看整个图像，所以它的预测是由一个整体背景的图像。

7. BoofCV

BoofCV是一个开源库，专门为实时计算机视觉编写.它是在Apache2.0许可下发布的，用于学术和商业用途。包括低层次图像处理、特征检测和跟踪、摄像机标定等。BoofCV中的一些软件包包括具有像素处理功能的图像处理功能、利用2D和3D几何提取图像特征的几何视觉、具有确定摄像机内、外参数的功能的校准、识别复杂视觉对象的识别等。