常用的机器视觉算法工具

1. OpenCV：基于C++的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法的实现，包括特征检测、目标检测、图像分割、图像识别等。

2. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

3. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，支持动态计算图和静态计算图，易于使用和扩展。

4. Keras：基于Python的深度学习框架，提供了高级API，可以快速构建和训练深度学习模型。

5. Scikit-learn：基于Python的机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。

6. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度学习框架，支持卷积神经网络和循环神经网络等。

7. MXNet：由Amazon开发的深度学习框架，支持多种编程语言和多种硬件平台，包括CPU、GPU和FPGA等。

8. Torch：基于Lua语言的科学计算框架，支持张量计算和深度学习算法。

9. MATLAB：数学软件，提供了许多图像处理和计算机视觉工具箱，可以方便地实现各种算法。

10. Dlib：开源C++库，提供了许多机器学习和计算机视觉算法的实现，包括人脸检测、人脸识别、目标跟踪等。