Quello che è meglio è che si impara a risolvere i problemi in computer vision (CV) e machine learning (ML) utilizzando qualsiasi strumento di vostra scelta. Io non conosco nemmeno SimpleCV ma risolvo i problemi di computer vision e machine learning usando strumenti come semplici compilatori C++ cioè Microsoft Visual Studio e NetBeans integrated development environments (IDE) codificando da zero o usando OpenCV a volte principalmente per leggere/scrivere file immagine/video.
Gli strumenti moderni sono normalmente abbastanza buoni da essere usati per risolvere una vasta gamma di problemi. Per esempio, conoscere OpenCV e TensorFlow può essere sufficiente sia per CV che per ML. Quindi la limitazione è principalmente dal lato dello sviluppatore e non degli strumenti.
Se vuoi, puoi imparare ancora più librerie come Keras, Caffe2 o PyTorch e usarle per risolvere problemi che puoi ugualmente risolvere usando TF e/o OpenCV. Probabilmente alcuni di questi potrebbero essere più convenienti per te, quindi è più una preferenza personale, scegli uno strumento che ti piace perché sarai più produttivo in questo modo.
Anche se il mio consiglio è di scegliere OpenCV rispetto a SimpleCV perché OpenCV è una libreria ben conosciuta, ben documentata e ben implementata con molti algoritmi.
Non so nulla di SimpleCV, se è un wrapper intorno a OpenCV allora fantastico, inizia da lì.
Spero che questo aiuti.