学习机器视觉涉及到多种软件工具，这些工具用于处理图像数据、执行计算机视觉任务以及与硬件接口。以下是一些在机器视觉领域中常用的软件及其用途：
1. OpenCV (Open Source Computer Vision Library): 这是一个开源的跨平台库，提供了丰富的函数和类，用于图像处理、计算机视觉等任务。它支持多种编程语言，如C++, Python, Java等。
2. MATLAB: MATLAB是一个强大的数学计算软件，但它也提供了一些用于图像处理和机器学习的工具箱。例如，MATLAB Image Processing Toolbox提供了各种图像处理函数。
3. Python: 由于其易用性，Python已经成为了数据科学和机器学习领域的首选语言。PIL（Python Imaging Library）是一个用于处理图像的库，而OpenCV是另一个流行的选择。
4. LabVIEW: LabVIEW是一种图形编程系统，常用于工业自动化和测试测量。虽然它主要用于数据采集和控制，但它也提供了一些基本的图像处理功能。
5. ImageJ: ImageJ是一个免费且开源的图像处理软件，由美国国立卫生研究院开发。它广泛用于科研领域的图像分析。
6. Deep Learning Toolkit (DL Toolkit): 这是TensorFlow和Keras的集成，专为深度学习应用设计。它包含了许多用于图像识别和其他机器学习任务的预训练模型。
7. OpenCL: OpenCL是一种允许多核GPU并行处理通用计算的程序设计接口。对于需要在GPU上进行大量并行计算的机器视觉任务，OpenCL非常有用。
8. VLFeat: 这是一个中文的计算机视觉库，专注于人脸识别、目标检测等任务。它提供了一系列的API和工具，使得中文用户也能方便地使用机器视觉技术。
9. OpenMV: OpenMV是一个开源的机器人操作系统，它包含了一些用于机器视觉的库，可以用于机器人视觉定位和导航。
10. PCL (Point Cloud Library): PCL是一个用于处理点云数据的库，它在机器视觉中也有应用，尤其是在三维重建和跟踪方面。
11. Qt: Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，它提供了一套丰富的GUI工具和类，可以用来创建交互式的用户界面，这些界面可以用于展示和处理图像数据。
12. MATLAB Simulink: Simulink是一个用于动态系统建模、仿真和分析的软件包。虽然它主要用于工程仿真，但它也可以用来建立和测试机器视觉算法。
13. OpenCV's Matlab API: 虽然OpenCV本身不是专门为Matlab设计的，但它提供了Matlab API，使得可以在Matlab环境中调用OpenCV的功能。
14. OpenCV's Python API: OpenCV同样提供了Python API，使得可以在Python环境中调用OpenCV的功能。
15. Octave: Octave是一个数学软件，它提供了一个类似于MATLAB的环境，用于数值计算和数据分析。虽然Octave不是一个专门的机器视觉工具，但它的数值计算能力可以帮助进行复杂的图像处理任务。
总之，学习机器视觉需要掌握这些软件工具，并根据具体的项目需求选择合适的工具。随着技术的发展，新的工具和库也在不断出现，因此保持对最新技术的了解是非常重要的。
