一、图像处理与计算机视觉库
OpenCV 开源计算机视觉库，支持C++、Python、Java等多种语言，提供图像处理、特征提取、目标检测等功能，适用于工业自动化、安防等领域。
社区活跃，教程丰富，适合初学者和开发者。
MATLAB
科学计算软件，集成图像处理工具箱，适合学术研究、算法开发和工程实现，尤其擅长复杂图像分析和特征提取。
HALCON
商业化机器视觉软件，提供全面的图像处理与分析功能，支持C++、Python等语言，广泛应用于工业检测、医学影像等领域，以高效开发和跨平台特性著称。
Dlib
专注于人脸检测、识别及特征提取，算法高效且精度较高，适合需要精准人脸分析的应用场景。
二、深度学习与目标检测框架
TensorFlow
由Google开发，支持分布式计算和GPU加速，适用于大规模图像数据处理和神经网络模型训练，常用于图像识别、目标检测等任务。
PyTorch
Facebook开发，动态图机制提升开发效率，适合快速原型设计和模型调试，尤其在自然图像处理领域表现突出。
三、工业级机器视觉系统
VisionPro （Cognex）
全面视觉平台，提供硬件集成与软件工具，支持复杂工业场景的视觉检测与分析，适合高精度工业自动化需求。
eVision （康耐视）
侧重相机SDK开发，帮助开发者快速集成相机硬件，适用于需要定制化视觉解决方案的场景。
四、其他常用工具
LabVIEW： 适合工程化开发，提供可视化编程环境，常用于硬件接口与数据采集。 Azure Computer Vision
Amazon Rekognition（亚马逊）：提供预训练模型，用于人脸识别、物体检测等，适合集成到现有系统中。
选择建议
传统计算机视觉：优先考虑OpenCV或MATLAB，功能全面且社区支持丰富。
深度学习需求：TensorFlow或PyTorch更合适，需结合大规模数据集训练模型。
工业级应用：结合硬件平台（如PLC）时，需使用专用系统开发工具，如西门子VDS。
人脸识别：Dlib是高效的选择，但需注意其局限性（如小样本学习）。
根据具体需求选择软件时，可参考功能匹配度、开发资源、行业案例等多方面因素。