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
