一、开源计算机视觉库

OpenCV

- 特点：

开源计算机视觉库，支持C++, Python等语言，提供图像处理、目标检测、特征提取等算法，适用于实时图像处理和复杂场景分析。

- 应用：物体检测、人脸识别、图像分割等。

Scikit-image

- 特点：

基于Python的图像处理库，包含图像分割、特征提取等工具，适合科研和工业应用中的轻量级任务。

MATLAB

- 特点：

数学计算与图像处理结合，提供丰富的工具箱（如计算机视觉工具箱），适合快速开发和算法验证。

二、商业工业视觉软件

Halcon

- 特点：

由德国MVTec开发，支持C++, C, VB.NET等语言，提供模式匹配、尺寸测量、缺陷检测等高级功能，集成开发环境完善。

- 应用：汽车制造、电子装配、医疗影像分析等复杂场景。

VisionPro （Cognex）

- 特点：

康耐视公司出品，支持拖放式开发工具，与Cognex硬件兼容性佳，适合条码识别、OCR（光学字符识别）等应用。

- 应用：零售物流、文档处理、工业检测等。

NI Vision

- 特点：

由National Instruments开发，与NI硬件设备无缝集成，支持高速图像采集与分析，适用于工程测量、科研实验等场景。

三、其他常用工具

Cognex Designer：二维/三维应用开发平台，简化VisionPro工具库的使用，适合快速构建视觉系统。

Matrox Imaging Library （MIL）：加拿大公司开发，提供高效图像处理算法，适用于自动化检测、测量等任务。

ImageJ：开源生物医学图像处理工具，支持多格式图像分析，常用于医疗影像领域。

四、选型建议

预算有限/开发周期短：优先考虑OpenCV或NI Vision（免费或Lite版）。

复杂工业场景：推荐Halcon或VisionPro，需结合专业硬件。

快速原型开发：Cognex Designer提供可视化工具，降低开发门槛。

以上软件可根据具体需求组合使用，例如将OpenCV与Halcon结合，发挥开源灵活性与商业功能互补优势。