为计算机视觉项目选择网络摄像头时，优先考虑具有高分辨率、可靠帧速率和良好低光性能的摄像头。这些特性可确保准确捕获数据，适用于物体检测、运动跟踪或人脸识别等任务。三个不错的选择是罗技 C920、雷蛇 Kiyo Pro 和英特尔 RealSense 系列。罗技 C920 提供 1080p 分辨率和 30 FPS 帧率，是入门级项目的经济实惠之选。雷蛇 Kiyo Pro 凭借自适应光传感器和 1080p 60 FPS 帧率脱颖而出，非常适合需要更流畅运动捕捉的场景。对于深度敏感应用，英特尔的 RealSense 摄像头（如 D455）提供立体红外传感器和深度映射，这对于 3D 重建或 SLAM（同步定位与地图构建）至关重要。
开发者还应考虑视野 (FOV)、传感器类型以及与框架的兼容性等技术规格。更宽的 FOV（例如 Kiyo Pro 的 103 度）有助于捕捉更多环境上下文，而全局快门传感器（常见于 ELP-USBFHD01M 等工业相机）则能减少快速移动物体的运动模糊。确保摄像头能与 OpenCV 或 PyTorch 等库无缝协作——大多数 USB 网络摄像头在 Linux 上通过 Video4Linux (V4L2)，在 Windows 上通过 DirectShow 实现即插即用。例如，罗技 C920 对 V4L2 的支持简化了使用 OpenCV 的 cv2.VideoCapture() 进行 Python 脚本的集成。避免使用压缩严重或使用专有驱动程序的摄像头，因为它们可能引入延迟或兼容性问题。
预算和用例决定最终的选择。对于低成本原型开发，售价 70 美元的罗技 C920 或 40 美元的 ELP 摄像头（120 度 FOV）是实用的选择。对于高级项目，应投资专用硬件：200 美元的雷蛇 Kiyo Pro 在可变光照条件下表现出色，而 300 美元的英特尔 RealSense D455 在深度感知应用方面无与伦比。如果担心 USB 带宽问题，优先选择支持 USB 3.0 的摄像头（如 Kiyo Pro），以处理高分辨率串流而不会丢帧。始终在真实世界条件下测试摄像头——例如，如果使用红外标记，验证红外敏感度；或检查室外环境下的曝光控制。开源社区通常会分享常见型号的驱动修复或校准脚本，这可以节省开发时间。