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在过去的几年中，计算机视觉工具已经出现了巨大的增长在过去的十年中，计算机视觉的采用一直在加速发展，由于其在物联网、制造业、医疗保健服务、安全性等领域的应用，近来出现了各种计算机视觉工具的使用激增的趋势。
计算机视觉已经发展到一定程度，在生产和生活中应用广泛。此外， GPU等硬件以及机器学习设备和结构的进步，使计算机视觉在当今时代更加引人关注。一些重要的云服务提供商，例如Google ， Microsoft和AWS ，都加入了成为开发者行列。但是，选择哪个工具，小编今天大概罗列了一些供大家参考！
OpenCV
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它具有C ++ ， Python ， Java和MATLAB接口，并支持Windows ， Linux ， Android和Mac OS ， OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，如今也提供对于C#、Ch、Ruby ， GO的支持
TensorFlow
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究
TensorFlow 2.0鼓励执行针对图片和语音识别，对象检测，推荐，强化学习等进行了调整的预先准备的模型。此类参考模型使您可以利用独特的最佳实践，并在开始时就建立自己的精英解决方案。
Matlab
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C ， FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C ， FORTRAN ， C++ ， JAVA的支持。
CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA?架构编写程序， C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA?的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN 。

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