Python 非常适合用于图像处理和计算机视觉，因为它拥有丰富的库、易用性以及强大的社区支持。像 OpenCV、scikit-image 和 Pillow 这样的库提供了用于图像处理、滤波和特征检测等任务的预构建工具。Python 简洁的语法使得开发者能够快速构建原型，无论是初学者还是专家都能轻松上手。虽然 C++ 等语言可能执行速度更快，但 Python 的灵活性以及与性能优化库（通常用 C/C++ 编写）的集成平衡了速度和效率。
例如，OpenCV (开源计算机视觉库) 是许多项目的基石。它支持边缘检测、物体识别和视频分析等操作。开发者只需几行代码即可使用 cv2.imread() 读取图像，使用 cv2.GaussianBlur() 应用高斯模糊，并使用 Canny 算法检测边缘。类似地，scikit-image 提供了用于分割、几何变换和色彩空间转换的算法。像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架，拥有 Python 优先的 API，可以训练用于图像分类或物体检测等任务的视觉模型，如卷积神经网络 (CNN)。例如，使用 PyTorch 的 torchvision 模块，开发者只需少量代码即可在自定义数据集上对预训练的 ResNet 模型进行微调。
Python 的生态系统也简化了将视觉任务与其他工作流程集成。像 NumPy 和 Pandas 这样的数据分析库允许将图像数据作为数组直接操作，而像 Matplotlib 这样的可视化工具通过绘制中间结果来帮助调试流水线。Jupyter Notebooks 等工具便于交互式实验，而 Flask 或 FastAPI 等框架可以将视觉模型部署为 Web 服务。尽管 Python 的解释执行特性可能会给实时应用带来延迟，但使用 OpenCV 的 GPU 加速函数或使用 Cython 编译关键代码段等优化方法可以解决性能瓶颈。易用性、工具集和可扩展性的结合使得 Python 成为大多数图像处理和计算机视觉项目的实用选择。