建模识图软件的选择取决于具体需求和应用场景。以下是一些常用的建模识图软件及其特点：
OpenCV
特点：开源的计算机视觉库，提供丰富的图像处理和机器学习算法，包括图像处理、特征提取、对象检测、人脸识别等功能。适用于图像分析和计算机视觉的编程。
TensorFlow
特点：深度学习框架，可用于训练和部署机器学习模型。提供一系列图像处理和识别的API，包括卷积神经网络（CNN）、图像分类、目标检测等功能。
MATLAB
特点：数学建模和仿真软件，也可用于图像处理和计算机视觉的编程。提供丰富的图像处理函数和工具箱，可以进行图像分割、特征提取、目标检测等操作。
PyTorch
特点：深度学习框架，支持图像处理和计算机视觉的编程。提供一系列图像处理的API，包括卷积神经网络、图像分类、目标检测等功能。
Caffe
特点：流行的深度学习框架，可用于图像分类、目标检测和分割等任务。提供一系列神经网络模型和训练工具。
《智慧识图》
特点：能够自动识别图片中的文字或物体，识别结果精准，支持手写文字识别、银行卡号码提取、动植物识别等。
《万能识图》
特点：从拍照或相册中选取照片进行识别，准确率高，支持多物拍摄和扫描，具备拍照翻译功能。
《慧眼识图》
特点：通过拍照识物，显示物品名称、类型和相关内容，支持与其他用户交流，记录识图历史。
《哆哆识图》
特点：为学龄前儿童准备，通过识图学习场景培养孩子的认知能力和好奇心。
AutoCAD
特点：经典的二维和三维设计软件，广泛应用于建筑、工程和施工领域。提供丰富的绘图工具和精确的测量功能，支持与其他设计软件的无缝集成。
SolidWorks
特点：三维CAD软件，特别适用于机械设计和产品开发，提供强大的三维建模功能。
Revit
特点：BIM（建筑信息模型）软件，适用于3D建筑建模，提供全面的建模工具和参数化设计功能。
SketchUp
特点：易于使用的3D建筑建模软件，提供丰富的建模工具和材质库，支持与其他设计软件的无缝集成。
根据具体需求，可以选择适合的工具进行建模和识图。例如，若需要进行复杂的图像识别和处理，可以选择OpenCV、TensorFlow或PyTorch等计算机视觉库；若专注于建筑设计和建模，AutoCAD、SolidWorks和Revit是理想的选择。对于一般用户，智慧识图、万能识图和慧眼识图等软件则提供了便捷的识图功能。