ai视觉识别系统用什么编程？ 1. 图像处理 - Python：使用Pillow库进行图像处理，如边缘检测、颜色提取、灰度转换等。 - OpenCV：结合NumPy库和OpenCV实现图像处理，如阈值处理、边缘检测、人脸识别等。 2. 机器学习 - TensorFlow：结合Keras和TensorFlow实现深度学习模型，如分类、回归、深度卷积神经网络等。 - Scikit-learn：结合NumPy和SciKit-learn实现机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等。 3. 模型训练 - PyTorch：结合Keras和PyTorch实现深度学习模型的训练，如训练CNN、RNN等。 - TensorFlow：结合Keras和TensorFlow实现机器学习模型的训练，如训练LSTM、GRU等。 4. 数据处理 - Pandas：结合NumPy和Pandas实现数据处理，如数据清洗、数据分组、数据归一化等。 - Matplotlib：结合NumPy和Matplotlib实现数据可视化，如图像展示、热图等。 5. 网络优化 - TensorFlow：结合Keras和TensorFlow实现高效的神经网络架构，如使用Adam优化器、梯度下降等。 - PyTorch：结合Keras和PyTorch实现高效的神经网络架构，如使用Adam优化器、梯度下降等。 6. 自定义模型 - Keras：结合Keras和TensorFlow实现自定义模型，如自定义卷积神经网络、自定义RNN等。 - PyTorch：结合Keras和PyTorch实现自定义模型，如自定义卷积神经网络、自定义RNN等。 7. 软件开发 - Jupyter Notebook：结合NumPy和Jupyter Notebook实现数据分析、机器学习等软件开发，如使用Python和Jupyter Notebook进行数据分析、机器学习等。 - Django：结合NumPy和Django实现Web应用开发，如使用Python和Django进行Web应用开发。 这些技术可以用于各种图像识别任务，包括图像分割、物体检测、人脸检测、车牌识别等。通过使用这些技术，可以提高图像识别系统的效率和准确性。