1.背景
俗话说"工欲善其事必先利其器",想要学好计算机视觉,需要借助于相关的计算机视觉库,这样在进行学习的时候可以达到事半功倍的效果。
2.早期计算机视觉框架概述
- Matlab的最早历史可以追溯到1970年,开始是作为数据处理工具箱,后期支持图像处理。
 - Maxtrox mil 1993年发布的第一个版本
 - Halcon最早可以追溯到1996年
 - OpenCV在1996年启动,2006年发布1.0版本
 - VisionPro 2009年发布
 - simpleCV
 - BoofCV
 - Dlib
 - JavaCV
 
3.当前主流框架与路线
- 
TensorFlow
 - 
PyTorch
 - 
Keras
 - 
Caffe
 - 
Paddlepaddle
 - 
OpenVINO
 - 
TensorRT
 - 
onnxruntime
 - 
Deepface
 - 
YOLO/DarkNet
 - 
mmdetection
 - 
Paddle-detection/seg/ocr
 
4.计算机视觉框架的未来趋势
- 低代码平台流行趋势明显
 - 传统视觉和深度学习结合趋势明显
 - 算法设计可视化、流程化趋势
 - 算法模块易用性、通用性趋势
 - 计算资源异构化支持趋势
 - 深度模型训练简捷化趋势
 - 无代码化
 - 算法设计流程可视化
 - 导出部署支持多种语言
 - 计算资源支持异构化
 - 算法model zoo丰富化 ,本地与云端
 - 开发者可以贡献算法
 
5.知识笔记
