计算机视觉（CV）软件编程涉及使用编程语言和计算机视觉库来开发算法和技术，使计算机能够解析和理解图像信息。以下是一些常用的编程语言和CV库，以及它们在CV编程中的应用：
Python
常用库：OpenCV、TensorFlow、PyTorch、PIL（Pillow）
应用：图像处理、图像识别、机器学习、深度学习等任务。Python因其简单易学的语法和丰富的第三方库，成为CV开发中最常用的编程语言之一。
C++
常用库：OpenCV
应用：计算密集型CV算法，如图像处理、特征提取、目标检测和识别。C++因其高性能和低级别的特点，适合处理底层的图像处理和计算任务。
Java
常用库：JavaCV
应用：跨平台CV项目开发。Java具有良好的跨平台性能，适合用于开发需要在不同操作系统上运行的CV应用程序。
MATLAB
常用库：Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox
应用：图像处理、特征提取、目标检测、三维重建等。MATLAB提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，适合进行复杂的数值计算和科学计算。
C
常用库：Emgu CV
应用：图像处理和计算机视觉任务。C是一个通用的编程语言，可以用于开发Windows平台上的CV应用程序。
编程步骤概述
选择编程语言和库
根据项目需求和个人喜好选择合适的编程语言和CV库。例如，使用Python和OpenCV进行图像处理和机器学习任务。
图像采集和预处理
使用摄像头或其他图像输入设备获取图像，并对图像进行预处理，如去噪、调整亮度和对比度等。
特征提取
通过使用不同的特征提取算法，提取图像中的关键特征，例如边缘、角点、颜色直方图等。
目标检测和识别
利用机器学习和深度学习算法，训练模型来检测和识别图像中的特定对象或场景。
实现和测试
编写代码实现上述功能，并进行测试和调试，确保算法的准确性和效率。
优化和部署
对算法进行优化，以满足实时性或资源限制的要求，并将最终的CV应用程序部署到目标平台。
示例代码
```python
import cv2
读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
应用高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blurred_image, 100, 200)
cv2.imshow('Edge Detection', edges)
等待用户操作
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
通过上述步骤和示例代码，你可以开始进行计算机视觉项目的编程。选择合适的编程语言和库，掌握基本的图像处理算法，并通过不断实践和学习，逐步提升你的CV编程能力。