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这不仅与编程语言有关，还与您正在使用的库有关。我可以想到以下几点：
MATLAB-图像处理功能还可以，但是要进行更高级的实时处理，您将需要一些底层的东西。此外，它不能提供很好的可移植性。
Mathematica-适用于原型设计和快速可视化，但这只是我的拙见。
OpenCV-我认为这是IP社区中最受欢迎的库。强大的功能（ GPU计算，机器学习模块，GUI-您还需要什么？），快速且仍在开发中（因此非常小的bug很快就会被清除）。关于社区-很大！主要用于C / C ++编程，但也适用于Python（可能适合您）。
JAI -Java Advanced Imaging-仅当您喜欢Java时。就个人而言，我不喜欢它。
ImageMagick-您可以将其与多种编程语言一起使用，请检查 API。
CxImage-如果您要创建比MS Paint更好的东西并且具有Photoshop的某些功能，则很好。
CImg-显然可以与C ++一起使用，但是OpenCV仍然更好。
PIL-具有许多功能的Python特定库。如果您喜欢它，可以仔细看看。
SimpleCV-基本上是带有一些调整的OpenCV python绑定。非常易于使用，效率很高。
scikit- image-也是Python库，但在我看来比SimpleCV差（尽管我的朋友不同意）。优势之一是它们包括DAISY特征提取器-如果您需要密集特征，则非常有用。
GIL - Boost的一部分，但功能不如OpenCV。尽管如果您喜欢并使用Boost，那么可以使用某些基本功能。
ResIL - DevIL项目的延续。一个主要优点是可以处理许多文件格式，包括一些游戏文件。
PINK-最初用C ++编写。我最近试用了它，与之合作非常愉快。与Python的高度集成以及在嵌入式C中的快速集成。除此之外，它们确实具有许多不错的算法。
显然，还有更多的图像处理库，但是这些是我接触过的。因此，如果您想从头开始，那么选择OpenCV（最好使用C ++框架）-您将不会后悔！另一方面，如果您的编程技能不强，那么您可能要考虑使用基于Python的库-真正易于学习和设置。
MATLAB是学习图像处理的最佳语言。（我认为）
它简单易学，与硬件无关，比任何编译语言都更灵活，可能比脚本语言更高效（由于其固有的dll已针对机器级别的信号处理进行了优化），因此它具有良好的学术和工程支持。
C / C ++是用于创建图像处理的独立应用程序的最佳语言。在您的IDE套件下，您可能会生成最有效的本机代码。C ++的IDE提供了更好的机器级别调试功能。
还使用了一些脚本语言。它们确实是灵活的，可移植的，甚至效率很高，但是在低级别调试可能并不容易。
CUDA，OpenCL等的新GPU处理功能也极大地提高了计算吞吐量。（但是，它们更难学习，因为您应该了解底层的GPU管道硬件架构以利用任何效率提升）