由于研究需要和个人兴趣，最近在Python环境下做些图像处理的事情，OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，所以就在MacPro上搭建开发环境。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。（引用自维基百科https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenCV）
我的博士课题研究的是“数据驱动的高炉炼铁过程异常炉况诊断方法研究”，在这个过程中我对高炉炼铁过程的基本原理、异常炉况的特征和影响、异常炉况诊断的方法都有一定了解，做了简单的总结。这篇博客的主要内容来自我的博士论文。
随着科技水平的逐步提高和工业技术的不断进步，现代工业生产规模日益扩大、工艺流程愈发复杂，对工业生产的可靠性、安全性、经济性等都提出了更高的要求。工业生产过程发生故障后如果没有被及时发现和正确处理，就有可能发生连锁反应，导致严重事故的发生，造成重大经济损失，甚至造成环境污染和人员伤亡。例如，1984年12月3日，设于印度博帕尔市的美国联合碳化物公司的一家农药厂发生氰化物泄漏，该事故在三天内导致超过8000人死亡，共造成超过55万人中毒[1]；又如，2013年11月22日，青岛市中石化输油管线发生泄漏，在处置过程中发生爆燃，造成62人遇难、9人失踪、136人受伤[2]。