1、LabVIEW+Matlab。LabVIEW具有强大的数据采集功能，在自动化测试方面在国外占据了60%的市场份额，国内还没有发展起来。它对很多摄像机有很好的支持，它带有NI Vision视觉开发模块，能方便呃实现很多功能。它可以与数学计算工具Matlab方便的联合开发，功能无比的强大。但库函数不丰富。VC++ 系列。
2、处理软件方面，Photoshop等主要用于图像编辑，而C语言、Matlab等编程语言则提供了专业领域的二次开发功能。
3、OpenCV使用C++和Python两种语言实现。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了广泛的计算机视觉、图像处理和数字图像处理的功能。该库主要使用C++编写，因此，在性能要求较高的应用中，如实时视频处理或大规模图像处理，C++接口被广泛使用。
4、PS的主要功能是对数字图像进行修饰、更正、编辑以及增强等各方面的处理。PS可以对图像进行裁剪、色彩调整、磨皮美容、图像修复、文字处理、滤镜效果等等。有了PS这个神器，我们不仅可以制作非常炫酷的图片，而且也可以进行非常高级的图形处理和设计。作为一款数字图像处理软件，PS的应用范围非常广泛。
随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。利用计算器可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理的特点如下：处理信息量很大。数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。占用频带较宽。与语言信息相比，数字图像处理占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约6MHz，而语音带宽仅为4KHz左右。
数字图像 数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。
1、数字图像处理的主要内容有图像信息的获取、图像信息的存储、图像信息的传送、图像增强。图像信息的获取：这是数字图像处理的第一步，主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的数字信号，图像获取的方法有电视摄像机、飞点扫描器等。
2、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
3、数字图像处理包括内容 图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。数字图像处理系统包括部分 输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4、主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。
促进图像处理技术的发展； 4）加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系； 5）时刻注意图像处理领域的标准化问题。
图像处理的作用是突出图像中对机器视觉系统而言需要的特征，而减少不需要的特征，并不考虑图像是否降质。图像处理不是目的，而是为了机器视觉系统进一步的决策做准备。
增强的首要目标是处理图象，使其比原始图象更适合特定应用。通过直方图均衡化技术来实现图像增强，首先就是对原图像通过离散函数进行直方图处理。得到原图像的直方图后，根据均衡化的变换函数通过计算得到所需要的增强效果的图像的直方图。阐述和分析了图像增强的点处理、空间域滤波、频域滤波、代数运算。
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
简单而言，大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。根据大数据技术RYrL显示，大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。
这种技术可以在数据采集的同时进行分析，迅速得到结果，对于需要快速反应的场景（如金融交易、实时监测等）具有重要意义。以上所述的各种技术都是大数据处理过程中不可或缺的部分，它们共同协作，实现了大数据的存储、处理、分析和挖掘，为各行各业提供了有力的数据支持。
