一、图像处理与计算机视觉

OpenCV

- 开源计算机视觉库，支持2D/3D图像处理、特征提取（如SIFT、SURF）、物体检测等任务，提供Python、Java等多语言接口，支持GPU加速。

Scikit-Image

- Python扩展库，专注于图像处理与机器学习，适用于硬币识别、图像分割等任务，与NumPy等库结合使用。

Pillow （PIL Fork）

- 支持图像读取/保存及基本处理（如滤波、缩放），适合快速图像预处理。

SimpleCV

- 基于OpenCV的Python框架，简化机器视觉任务开发，如车牌识别，无需复杂编程。

二、深度学习与视觉分析

TensorFlow/Keras

- 强大的深度学习框架，支持图像分类、目标检测等任务，提供预训练模型和工具。

PyTorch

- 另一流深度学习框架，以动态计算图著称，适用于自然图像处理和视频分析。

DeepLearning4J

- Java深度学习库，支持多种模型，可应用于工业视觉中的图像识别。

PaddlePaddle

- 百度开发，支持Python、Java，提供丰富的预训练模型和工具，适合视频编辑和图像增强。

三、开源工具与平台

MookLab

- 机器视觉开放社区平台，提供免费视觉软件及技术支持，整合相机、光源等硬件资源。

ALFA

- 无需编程的深度学习外观检测软件，适用于产品外观瑕疵检测。

VLFeat

- 计算机视觉算法库，包含SVM、KMeans等经典算法，以C语言和Matlab接口为主。

Scikit-learn

- 机器学习库，提供支持向量机（SVM）、KMeans聚类等算法，适用于图像分类和特征提取。

四、其他实用工具

DeepLearning4J：

Java深度学习库，支持图像识别任务。

PaddlePaddle：百度开发，支持Python、Java，提供预训练模型。

Algorithm Visualizer：在线工具，可视化排序、动态规划等算法，辅助理解算法逻辑。

注意事项：

部分工具（如OpenCV、TensorFlow）虽为开源，但部分高级功能需付费授权或商业许可。- 深度学习框架需结合硬件资源（如GPU）才能发挥最大性能。- 实际应用中需根据具体需求选择合适工具，例如工业检测优先考虑稳定性，图像生成则侧重创意功能。