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计算机视觉编程，Python和C++是主流选择。Python以其简洁性和丰富的库（如OpenCV、TensorFlow）广受欢迎，而C++在性能上更胜一筹。具体哪家强，取决于项目需求和开发者熟悉度。

本文目录导读：

1. 计算机视觉常用编程软件
2. 选择编程软件的建议

计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来得到了迅猛发展，在众多应用场景中，计算机视觉技术已经渗透到人们的日常生活，如人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等，而要实现这些应用，离不开强大的编程软件的支持，本文将为您盘点计算机视觉领域常用的编程软件，帮助您找到适合自己的工具。

计算机视觉常用编程软件

1、OpenCV

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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，由Intel公司开发，并得到了全球众多开发者的支持，OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，其中Python版本最为流行，OpenCV提供了丰富的图像处理、计算机视觉算法，是初学者和专业人士的必备工具。

2、TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域，TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等，在计算机视觉领域，TensorFlow可以方便地实现卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，是当前最流行的深度学习框架之一。

3、PyTorch

PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习库，同样广泛应用于深度学习领域，PyTorch具有简洁的API、动态计算图等优势，使得深度学习模型的设计和调试更加容易，在计算机视觉领域，PyTorch同样可以方便地实现CNN等深度学习模型。

4、Caffe

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Caffe是由伯克利视觉和学习中心开发的开源深度学习框架，由C++编写，Caffe以其高性能和简洁的API在计算机视觉领域受到广泛关注，Caffe主要面向CNN模型，适合进行图像分类、目标检测等任务。

5、Keras

Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow、Theano、CNTK等后端上运行，Keras以简洁、易用著称，适合初学者快速搭建深度学习模型，在计算机视觉领域，Keras可以方便地实现CNN等深度学习模型。

6、MATLAB

MATLAB是由MathWorks公司开发的高性能计算软件，广泛应用于工程、科学和计算机视觉领域，MATLAB提供了丰富的图像处理、计算机视觉函数，是科研人员和工程师的常用工具。

选择编程软件的建议

1、初学者：建议从OpenCV和MATLAB开始，这两个软件都提供了丰富的教程和示例，便于初学者快速上手。

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2、深度学习爱好者：TensorFlow和PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架，适合有深度学习背景的开发者。

3、高性能计算需求：Caffe在性能上具有优势，适合对计算速度有较高要求的场景。

4、跨平台需求：OpenCV和MATLAB支持多种操作系统，适合跨平台开发。

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