在开发算法期间，我需要许多众所周知的描述，例如SURF，HOG，Hessian，以及分类器（SVM）。 此外，我需要对这些算法进行大量调整（不仅仅是超参数更改）。 据我所知，Matlab计算机视觉工具箱对所有这些都不是很好。
哪种语言或软件具有更多开源库并提供最佳灵活性？
答案 0 :(得分：3)
OpenCV - 开源C ++库，带有Python和Java接口。
听起来它拥有你需要的一切。
答案 1 :(得分：1)
OpenCV速度快，包含你需要的一切，我更喜欢在python中使用它（它有一个python接口）
然后使用 Scikit-learn 进行机器学习，这是python中一个更简单但功能强大的库。有一个非常活跃的开源社区
由于您熟悉Matlab， NumPy 和 matplotlib 应该更容易学习，因此它们有很多共同的方法和语法。 我也在python之前做了matlab，发现更容易掌握NumPy
Scipy，Pandas，Ipython-Notebook 是其他可以轻松使用的库，并附带了Anaconda的python发行版。 Scikitlearn也随附Anaconda。
只需从下面的链接获取Anaconda发行版，您就可以开始工作了，一切都在anaconda中得到妥善管理，您甚至不必担心软件包管理和依赖性问题。