机器视觉智能识别软件是一类用于自动化和智能化地处理图像、视频等视觉数据的软件工具。这些软件通常结合了计算机视觉、机器学习、深度学习等技术，能够对图像进行分析、识别、分类、跟踪等操作。以下是一些常见的机器视觉智能识别软件：
1. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和接口，用于实现图像处理、特征提取、目标检测、跟踪、识别等功能。OpenCV广泛应用于计算机视觉领域的研究与开发。
2. YOLOv3（You Only Look Once v3）：YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过卷积神经网络（CNN）来预测图像中每个像素的位置和类别。YOLOv3是YOLO系列的最新版本，具有更高的准确率和更快的运行速度。
3. TensorFlow.js：TensorFlow.js是一个基于JavaScript的深度学习框架，支持多种深度学习模型的训练和推理。它提供了丰富的API和工具，使得开发者可以方便地构建和使用机器学习模型。
4. MXNet：MXNet是一个开源的深度学习框架，支持多种编程语言和平台。它提供了丰富的数据流图（Dataflow）编程模型，使得开发者可以方便地构建和优化深度学习模型。
5. Scikit-learn：Scikit-learn是一个Python的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和工具。它支持多种类型的数据集，包括图像、文本、音频等。
6. Dlib：Dlib是一个开源的机器学习库，专注于实现实用的机器学习算法。它提供了丰富的功能，包括图像识别、物体检测、姿态估计等。
7. TensorFlow.Lite：TensorFlow.Lite是一个轻量级的深度学习运行时，适用于移动设备和嵌入式系统。它将深度学习模型转换为可执行的二进制文件，使得开发者可以在这些平台上运行模型。
8. TensorFlow Lite Mobile：TensorFlow Lite Mobile是一个专为移动设备设计的深度学习运行时，它可以在Android和iOS平台上运行TensorFlow.Lite模型。
9. TensorFlow C++：TensorFlow C++是一个C++版本的深度学习框架，提供了与TensorFlow相同的API和功能。它适用于需要高性能计算的场景，如科学计算、游戏开发等。
10. TensorFlow Lite Android：TensorFlow Lite Android是一个为Android设备设计的深度学习运行时，它可以在Android手机上运行TensorFlow.Lite模型。
这些机器视觉智能识别软件各有特点，适用于不同的应用场景和需求。开发者可以根据自己的项目需求和技术水平选择合适的软件进行开发和部署。
