哪个计算机视觉库和框架最好最实用

选择计算机视觉库和框架需要根据具体的需求和应用场景进行综合考虑。以下是一些比较常用的计算机视觉库和框架的特点和优缺点：

1. OpenCV：提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，易于使用和集成，适用于快速原型开发和部署。缺点是对深度学习的支持相对较弱。

2. TensorFlow：提供了丰富的深度学习函数和算法实现，支持分布式计算和GPU加速，适用于大规模数据和复杂模型的训练和部署。缺点是学习曲线较陡峭，需要一定的编程能力。

3. PyTorch：提供了易用的深度学习函数和算法实现，支持动态图和静态图计算，适用于快速原型开发和实验。缺点是对分布式计算的支持不如TensorFlow。

4. Caffe：提供了高效的深度学习函数和算法实现，适用于图像分类和物体检测等计算机视觉任务。缺点是扩展性相对较弱，难以自定义网络结构。

5. MXNet：提供了高效的深度学习函数和算法实现，支持动态图和静态图计算，适用于快速原型开发和大规模数据和模型的训练和部署。缺点是社区相对较小，资料和文档相对较少。

总的来说，选择计算机视觉库和框架需要根据具体需求进行综合考虑，OpenCV是一个不错的选择，同时TensorFlow和PyTorch也是深度学习领域的热门选择。