1. OpenCV

- 功能：OpenCV，即开源计算机视觉库，提供广泛的应用算法，包括图像处理、特征检测、图像分割以及目标检测等。

- 特点：它是一个广泛使用的开源库，支持多种图像处理操作。

2. TensorFlow

- 功能：由谷歌开发的TensorFlow深度学习框架，旨在处理图像分类、目标检测、语义分割等多种任务。

- 特点：其强大的动态计算图功能使其在深度学习领域尤为突出。

3. PyTorch

- 功能：Facebook开发的PyTorch深度学习框架，以其动态计算图而闻名，支持图像处理、目标检测、语义分割等多种任务。

- 特点：易于使用且灵活，是研究和工业应用中的热门选择。

4. Halcon

- 功能：德国MVTec公司开发的Halcon工业视觉库，专门针对工业检测任务，具备图像处理、3D重建和OCR等能力。

- 特点：专为工业应用设计，性能高效。

5. MVTec MERLIC

- 功能：MVTec MERLIC工业视觉库，由MVTec公司开发，支持图像处理、深度学习以及3D分析等功能。

- 特点：适用于复杂的工业视觉应用。

6. Scikit-image

- 功能：基于Python的Scikit-image图像处理库，提供了一系列用于图像增强、滤波、特征提取等算法。

- 特点：易于集成到Python项目中，适用于科学计算和图像分析。

7. SimpleCV

- 功能：SimpleCV是一个基于OpenCV和Scikit-image的简化图像处理库，提供了一套易于使用的API。

- 特点：旨在简化图像处理和计算机视觉的学习过程。

8. OpenMVG

- 功能：OpenMVG（Open Multiple View Geometry）开源库专注于多视图几何，支持图像匹配和三维重建。

- 特点：为多视图几何和结构从运动提供高效工具。

9. OpenSfM

- 功能：OpenSfM（Structure from Motion）开源库专注于结构从运动，支持图像匹配和三维重建。

- 特点：能够从一系列图像中恢复出三维场景结构。

10. DeepLearning for Vision

- 功能：结合深度学习和传统视觉算法的视觉库，支持图像分类、目标检测、图像分割等功能。

- 特点：融合了深度学习技术的强大能力和传统视觉算法的实用性。

总结：

上述库和框架都是图像处理和计算机视觉领域的宝贵资源，各自具有独特的功能和特点。它们广泛应用于科研、工业和日常应用中，提供了强大的工具和算法来处理和解释视觉数据。以下为工业检测领域机器视觉常用算法库的概述。各类库均具备各自特色及适用范围，挑选适宜的库需综合考虑工业检测的具体任务要求、预算限制以及开发团队的技术能力。比如，若需迅速完成工业检测任务，OpenCV或SimpleCV将是优选；而对于涉及复杂深度学习任务的场景，TensorFlow或PyTorch将是更佳选择。综上所述，恰当的选择与搭配这些算法库，将极大地增强工业检测的效能与精确度。