有人知道吗？一些适合这种任务的语言和库？那么Python或Java呢？
最佳
#1 楼
也许您可以更具体地说明工作的范围和规模（学术项目？台式机或移动商业产品？基于Web的商业项目？）。一些建议和评论：
Matlab在学术界很常见，对于草绘/验证想法非常有用。您将可以访问其他研究人员的大量代码（在CV和机器学习中）；原型制作和调试将非常快速和容易，但是在这种环境下开发的任何东西都将很难投入生产。取决于您代码的工作方式，您可能会遇到内存/性能问题（在某些情况下，您无法根据Matlab的原语来描述您想做的事情，而不得不开始循环播放像素，而Matlab的解释语言并非在这种情况下提供帮助）。与数据库，Web服务器等的交互并不容易，有时甚至是不可能的（您不会获得Matlab程序成为Web前端调用的Thrift服务器）。费用$$$。
C ++是许多生产级CV系统所使用的（想像Google的图像搜索或Streetview规模，或者许多商业机器人应用规模的东西）。像OpenCV这样的好库，性能出色，易于放入生产环境。如果需要进行机器学习，则那里有很多库（LibSVM / SVMlight，Torch）。如果您必须求助于“在所有像素上循环”代码，则效果会很好。易于用于对大型检索系统中所需的系统/存储层进行编码（例如：非常大的磁盘上的哈希图，用于将反索引映射特征散列存储到图像）。 Thrift / Message Pack之类的东西可以将您的检索程序转换为RPC服务器，可以由Web前端调用。但是：原型开发不是很敏捷，尝试新想法非常糟糕，开发时间很慢；并由经验不足的编码人员掌握，可能很难跟踪性能和/或不稳定问题。
Python在某种程度上介于两者之间。您可以将其用于Matlab样式的数值计算（使用numpy和scipy），并且可以绑定到OpenCV之类的库。您可以使用它来处理系统/数据结构，并获得可接受的性能。尽管比Matlab或C ++少，但有很多机器学习软件包。除非必须诉诸“所有像素循环”代码，否则您将能够以1：1.5到1：3的性能比和2：1到10：1的比例编写几乎所有可以用C ++完成的代码源代码大小（有争议）。但是，取决于项目的成功与否，有时会出现性能问题，而改写C ++则成为不可能。
评论
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另外，与Python不同，Matlab在文档编制方面也很强大。
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– Andrey Rubshtein
2012年2月15日在16:45
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C呢？如果有疑问，那是我的首选语言。
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– Zetta Suro
2012年8月18日在2:47
#2 楼
尤其是由于您的项目是学术性的，因此Mathematica是一个非常优秀且合适的软件系统。 Mathematica 8拥有用于图像处理，线性代数，数字，GPU等的全面功能。它也是一个符号系统，因此很多次我都可以得出方程的封闭式解决方案-非常适合计算机视觉任务。 Mathematica还可以与Python，C，C ++，Java，.NET，...，代码进行通信。#3 楼
如果这是一个学术项目，那么您绝对应该使用Matlab，尤其是图像处理工具箱和计算机视觉系统工具箱。与在C ++中相比，在Matlab中进行算法原型设计和评估所需的时间要少几个数量级。即使有了Python接口，OpenCV也比Matlab难用得多，如果需要的话，您可以通过mex从Matlab调用C或C ++代码。
#4 楼
用于图像检索系统。您将拥有客户端和服务器端代码。服务器端可以使用Python或C / C ++。 OpenCV是您的最佳选择。它同时具有python和C ++接口。
对于客户端，我认为最好使用Java。
#5 楼
最好的计算机视觉语言是C ++。尽管它的主要缺点是实现您想要的东西更加困难。 OpenCV是最好的计算机视觉库，但是您可以使用matlab或python进行相同的操作。在这里看看。
评论
范围是一个学术项目；-)很抱歉没有告诉您！我在计算机视觉小组的软件启动工作中工作了大约3年。我们使用python + scipy / numpy进行快速原型设计，并使用C ++进行生产代码。用于重型C ++的boost :: python包装器有助于移植。 BLAS和LAPACK用于大量数字内容。
@wim-您的评论将是一个不错的答案，并详细说明了为何在开发的不同阶段使用这些语言。
您可以使用Matlab或Octave进行快速原型制作，然后借助Armadillo（用于线性代数）和MLPACK（用于机器学习和模式识别）等工具包将其转换为C ++。 Armadillo内部使用BLAS和LAPACK（与Matlab相同）。您还可以通过Armadillo的mex接口将'n'match Matlab / Octave代码与C ++代码混合。