计算机视觉（CV）编程通常涉及多种软件工具和编程语言。以下是一些常用的CV编程工具和编程语言：
OpenCV
简介：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，包括C++、Python等。
功能：提供丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以进行图像处理、特征提取、目标识别等任务。
MATLAB
简介：MATLAB是一个强大的科学计算和数据可视化工具，也可以用于计算机视觉编程。
功能：提供丰富的工具和函数，支持图像处理、数据分析、算法开发等。
TensorFlow
简介：TensorFlow是一个支持多种编程语言（如Python、C++）的深度学习框架。
功能：广泛应用于计算机视觉任务，如图像识别、目标检测、图像生成等。
Caffe
简介：Caffe是一个流行的深度学习框架，也可以用于计算机视觉编程。
功能：以高效和灵活性著称，支持卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的开发和训练。
Scikit-learn
简介：Scikit-learn是一个Python的机器学习库，其中包含了一些计算机视觉相关的功能。
功能：提供了一些常用的图像处理算法和预处理工具，如图像分割、特征提取和图像降噪等。
PyTorch
简介：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，支持Python编程语言。
功能：以动态计算图和易用性著称，广泛应用于计算机视觉任务，如图像识别、目标检测等。
建议
选择合适的CV编程工具或框架取决于你的具体需求、项目类型以及编程经验。如果你是初学者，Python及其相关的库（如OpenCV、Scikit-learn、PyTorch）通常是很好的起点，因为它们有丰富的文档和社区支持。如果你需要更高的性能和灵活性，可以考虑使用C++和深度学习框架（如TensorFlow、Caffe）。