关于CV（计算机视觉）软件的选择，以下是综合多个来源的推荐及分类说明：

一、主流开源框架

OpenCV

提供图像处理、特征提取、目标识别等算法，支持C++、Python等语言，是计算机视觉领域的基础工具。

MATLAB

强大的科学计算与数据可视化平台，包含丰富的图像处理工具箱，适合学术研究和工程开发。

Python

拥有PIL（Pillow）、scikit-image等库，以及Dlib等专用工具，适合快速开发和原型设计。

TensorFlow & Caffe

TensorFlow提供深度学习模型（如CNN），Caffe专注于高效卷积神经网络实现，适用于图像分类、目标检测等任务。

二、专业深度学习框架

PyTorch：

与TensorFlow类似，但更注重动态计算图和易用性，适合快速迭代开发。

Keras：高层神经网络API，可运行在TensorFlow等后端，简化模型构建过程。

三、音频处理辅助工具（CV配音相关）

Adobe Audition

支持文本转语音（TTS），可调节音调、音量等参数，生成高质量音频文件。

Audacity & GarageBand

免费开源工具，适合基础音频编辑和简单CV配音需求。

易音配音网、酷音网

国内免费配音平台，提供文字转语音服务，适合快速生成配音文件。

四、其他工具与资源

Blender：

三维建模与动画软件，可结合CV技术实现三维场景的视觉效果增强。

Zebra Crossing：开源CV库，专注于行人检测，适用于智能交通等特定领域。

选择建议

学术/研究：优先选择MATLAB或Python，结合OpenCV/TensorFlow进行深度学习开发。

工业应用：推荐使用OpenCV、TensorFlow或Caffe，需考虑性能与稳定性。

快速配音：使用易音、酷音等平台，或Adobe Audition进行基础编辑。

注：部分工具如MATLAB、Python需付费授权，但可通过学术渠道获取；开源框架可免费使用，但需遵守许可证协议。