Python爬虫实战：研究SimpleCV技术，构建图像获取及处理系统

一、引言

（一）研究背景

在信息时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于医学、农业、工业、安防等多个领域。据统计，互联网上每天新增的图像数据量以亿为单位增长，这些资源对于数据分析、模式识别、机器学习等研究具有重要价值。然而，手动获取和处理这些图像不仅效率低下，而且难以满足大规模应用的需求。

Python 作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的爬虫库和计算机视觉库，为网络图像的获取与处理提供了便捷的工具。其中，爬虫技术能够自动从网络上获取所需的图像资源，而 SimpleCV 作为一款开源的计算机视觉库，提供了简洁易用的 API，便于进行图像处理、特征提取等操作。两者的结合为解决网络图像的自动获取与处理问题提供了理想的技术路径。

（二）研究意义

本研究将 Python 爬虫技术与 SimpleCV 相结合，实现网络图像的自动获取与处理，具有以下意义：

1. 提高效率：实现图像获取与处理的自动化，大幅提高工作效率，降低人工成本；
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