打开手机并查看图库中的第一张图片？您可以轻松识别图像中的人物，甚至可以向您的朋友描述。那是因为人类很容易看到事物并描述他们所看到的东西，但对于计算机来说也是如此吗？一点也不！计算机不像人类那样容易“看到”。这就是为什么计算机视觉领域如此重要的原因，因为它试图为计算机找到更好、更快的“看”方法。
这个世界目前充斥着图像和视频。人们可以立即拍摄照片并将其发布到 Instagram 或立即制作视频并上传到 YouTube。图像和视频内容如此之多，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，算法只能使用随附的元描述来组织它们。这就是计算机视觉如此重要的原因。它致力于帮助计算机“看到”图像和视频，以便更好地理解和组织它们。
计算机视觉是一个非常复杂的领域，涉及计算机从图像或视频中获取信息。这是一个多学科领域，结合人工智能和机器学习来处理和分析图像和视频，从中获取有用的信息。计算机视觉中学习算法的一些任务包括面部识别、物体识别、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以及执行这些算法或创建新算法的平台。这些工具还提供了一个环境，用于连接与计算机视觉结合的各种其他软件和技术。现在让我们来看看一些计算机视觉工具吧！
1.OpenCV
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉库，包含许多不同的计算机视觉和机器学习功能。它由 Intel 创建，最初于 2000 年发布。 OpenCV 有许多与计算机视觉相关的不同算法，可以执行各种任务，包括面部检测和识别、物体识别、监控移动物体、跟踪相机运动、跟踪眼球运动、提取 3D对象模型，创建增强现实与风景叠加，识别图像数据库中的相似图像等。 OpenCV 具有 C++、 Java Python、MATLAB 等接口，并且支持 Windows、Android、Mac OS 等各种操作系统、Linux 等。
2.张量流
TensorFlow 是一个免费的开源平台，拥有用于人工智能和机器学习（包括计算机视觉）的各种工具、库和资源。它由 Google Brain 团队创建，最初于 2015 年 11 月 9 日发布。您可以使用 TensorFlow 构建和训练与计算机视觉相关的机器学习模型，包括面部识别、对象识别等。Google 还发布了 Pixel Visual Core（PVC ) 于 2017 年推出，是一款用于移动设备的图像、视觉和人工智能处理器。此 Pixel Visual Core 还支持用于机器学习的 TensorFlow。 TensorFlow 支持Python、C、C++、 Java、JavaScript、Go、Swift 等语言，但没有 API 向后兼容性保证。还有用于 MATLAB、C#、Julia、Scala、R、Rust 等语言的第三方软件包。
3. MATLAB
Matlab 是 MathWorks 于 1984 年开发的数值计算环境，它包含 Computer Vision Toolbox，为计算机视觉提供各种算法和功能。这些包括对象检测、对象跟踪、特征检测、特征匹配、3-D 中的相机校准、3D 重建等。您还可以使用机器学习算法（如 YOLO v2、ACF、Faster R）在 Matlab 中创建和训练自定义对象检测器-CNN 等。这些算法也可以在多核处理器和 GPU 上运行，以使其更快。 Matlab 工具箱算法支持 C 和 C++ 代码生成。
4. CUDA
CUDA 或 Compute Unified Device Architecture）是由 Nvidia 创建并于 2007 年发布的并行计算平台。软件工程师将其用于使用支持 CUDA 的图形处理单元或 GPU 进行通用处理。 CUDA 还拥有 Nvidia Performance Primitives 库，其中包含用于图像、信号和视频处理的各种功能。其他一些库和集合包括 GPU4Vision、用于 CUDA 上流行的计算机视觉算法的 OpenVIDIA、用于计算机视觉的最小 GPU 库 MinGPU 等。开发人员可以使用 C、C++、Fortran、MATLAB、 Python等各种语言进行编程，而使用 CUDA。
5. 简单简历
SimpleCV 是一个开源计算机视觉框架，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 CV 概念，例如文件格式、缓冲区管理、色彩空间、特征值、位深度、矩阵存储、位图存储等。 SimpleCV 帮助您使用来自网络摄像头、FireWire、手机、Kinects 等的图像或视频流进行计算机视觉实验。如果您需要执行一些快速原型设计，它是最好的框架。您可以在 Mac、Windows 和 Ubuntu Linux 操作系统上使用 SimpleCV。
6. 优洛
YOLO 或者你只看一次！是最新且最前沿的实时物体检测系统。它由华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 创建，与其他物体检测器相比，它非常快速和准确。 YOLO 算法与其他物体检测算法相比速度如此之快，因为它将神经网络应用于完整图像以对物体进行分类。然后神经网络将图像划分为多个区域并预测每个区域的概率。另一方面，其余常用的对象检测算法将神经网络应用于许多不同位置和尺度的图像。因此 YOLO 速度很快，因为它查看整个图像，因此它的预测是通过图像的整体上下文来通知的。
7. BoofCV
BoofCV 是一个开源库，专为实时计算机视觉而编写。它是在 Apache 2.0 许可下发布的，用于学术和商业用途。 BoofCV 中 CV 的各个分支都有选项，包括低级图像处理、特征检测和跟踪、相机校准等。 BoofCV 中的一些包包括具有对像素进行操作的图像处理功能的图像处理功能、用于提取的几何视觉使用 2D 和 3D 几何的图像特征，具有确定相机内在和外在参数功能的校准，用于识别复杂视觉对象的识别等。