最适合图像处理的工具取决于任务、性能需求和开发环境。 对于大多数开发人员来说，结合使用 OpenCV 等用于传统计算机视觉的库和 TensorFlow 或 PyTorch 等用于深度学习的框架可提供灵活性。 特定于硬件的优化（例如，用于 GPU 的 CUDA）和部署工具（例如，ONNX、TensorRT）对于生产系统也至关重要。 让我们将其分解为实际组件。
对于传统的图像处理任务（例如过滤、边缘检测或直方图均衡化），OpenCV 仍然是一个基础工具。 它在 C++、Python 和 Java 中提供了一套全面的功能，并针对实时性能进行了优化。 例如，使用 OpenCV 的 cv2.Canny() 函数进行边缘检测只需要几行 Python 代码，并且它可以自动处理底层优化。 OpenCV 还与相机和视频流集成，使其非常适合实时对象跟踪或增强现实等应用。 如果需要在嵌入式设备上处理图像，Pillow (Python) 或 Scikit-Image 等库为调整大小或颜色空间转换等基本操作提供了更轻量级的替代方案。
对于需要深度学习的任务（例如图像分类、分割或风格迁移），TensorFlow 和 PyTorch 等框架是标准框架。 PyTorch 的动态计算图是研究和原型设计的首选，而 TensorFlow 的静态图和 TensorFlow Lite 更适合生产部署。 例如，在 PyTorch 中使用预训练的 ResNet-50 模型对图像进行分类涉及加载模型、使用 torchvision.transforms 预处理输入以及运行推理。 对于边缘设备，TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 可以优化移动设备或 IoT 的模型。 OpenVINO 或 NVIDIA TensorRT 等工具可以进一步加速特定硬件上的推理。
部署和可扩展性通常决定了最终的选择。 如果延迟很重要（例如，自动驾驶汽车），则可能需要使用 CUDA 加速的 OpenCV 和 TensorRT 优化的模型。 对于基于 Web 的应用程序，JavaScript 库（如 OpenCV.js 或 TensorFlow.js）支持客户端处理。 医疗成像管道可以将 OpenCV 用于预处理（例如，降噪），将 PyTorch 用于肿瘤分割，将 ONNX 用于系统之间的互操作性。 始终分析性能：使用 OpenCV 的 Python 脚本可能足以用于原型设计，但在 C++ 中重写关键部分可以将生产中的延迟降低 10 倍。 选择在开发速度、准确性和运行时效率之间取得平衡的工具，以满足您的特定用例。