什么是SimpleCV？
SimpleCV是一个开源框架，旨在让非该领域专家的开发人员和研究人员更容易地接触和使用计算机视觉。它封装了像OpenCV这样的强大库，并提供了一个更直接、更易读的界面。其目标是让用户只需几行代码就能执行复杂的计算机视觉任务，使其成为快速原型设计、教育和构建简单视觉应用的理想工具。
主要特点
- 简化的界面： 抽象了像OpenCV这样的底层库的复杂性，为常见任务提供了直观的函数。
- 摄像头和视频支持： 可以轻松地从网络摄像头、文件或其他视频设备捕获图像和视频流。
- 图像处理： 包括用于滤波、阈值处理、边缘检测和颜色操作的广泛函数。
- 特征检测： 提供了检测图像中角点、线条和斑点等特征的简单方法。
- 机器学习集成： 允许执行基本的机器学习任务，如模板匹配和特征分类。
应用场景
- 快速原型设计： 快速构建和测试计算机视觉想法，而无需陷入复杂的代码中。
- 教育： 一个教授计算机视觉和图像处理基础知识的优秀工具。
- 自动化： 创建简单的脚本来执行诸如对象跟踪、运动检测或生产线上的质量检查等任务。
- 互动艺术： 构建能够对运动、颜色或面部做出反应的艺术装置。
- 机器人技术： 为机器人提供基本的视觉能力，用于导航和物体交互。
入门指南
这是一个简单的“Hello World”风格的例子，展示了使用SimpleCV是多么容易。此代码从您的网络摄像头捕获图像，显示它，然后显示一个检测到边缘的版本。
```python from SimpleCV import Camera, Display
初始化摄像头
cam = Camera()
初始化一个显示窗口
display = Display()
循环直到显示窗口关闭
while display.isNotDone(): # 从摄像头捕获一张图像 img = cam.getImage()
# 在图像中找到边缘
edges = img.edges()
# 并排显示原始图像和边缘检测后的图像
combined_img = img.sideBySide(edges)
combined_img.show()
定价
SimpleCV是完全开源的，并在BSD许可下免费使用。这使得它可以无成本地用于个人、学术和商业项目。