视觉识别可以学习的程序语言和框架有多种，以下是一些建议：
Python
易学性：Python是一种简单易学的编程语言，拥有庞大的社区和丰富的第三方库，特别适合初学者。
库和框架：
- OpenCV：一个广泛使用的图像处理和计算机视觉库，支持多种编程语言，如C++和Python，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
- TensorFlow：一个开源的深度学习框架，可用于图像识别和视觉相关的任务，提供了丰富的API和工具。
- PyTorch：另一个流行的深度学习框架，广泛用于计算机视觉任务，提供了动态计算图的支持和一些预训练的模型和数据集。
- Keras：一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow和Theano，提供了简单易用的接口。
C++
性能：C++是一种快速且强大的编程语言，适用于处理大规模的视觉数据，许多视觉识别库和框架都是用C++编写的，如OpenCV和Dlib。
库和框架：
- OpenCV：同样可以在C++中使用，提供了许多高效的图像处理和计算机视觉算法。
- Caffe：一个深度学习框架，可以用于图像分类和识别等任务。
Java
跨平台性：Java是一种通用的编程语言，具有跨平台特性，适合开发跨平台的视觉识别应用程序。
库和框架：
- OpenCV：可以在Java中使用，提供了许多常用的图像处理和计算机视觉算法。
- Deeplearning4j：一个基于深度学习的库，可以用于图像分类和识别等任务。
MATLAB
高级工具：MATLAB是一种高级的数学编程语言，广泛用于科学计算和图像处理，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数。
适用场景：适合进行各种图像处理和特征提取算法，以及复杂的图像处理任务，如裁剪、旋转、掩蔽等。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它简单易学，并且有丰富的库和框架支持。
性能要求高：如果需要处理大规模图像数据或实时视觉任务，可以考虑使用C++。
跨平台应用：Java适合开发跨平台的视觉识别应用程序。
高级研究和开发：MATLAB适合进行复杂的图像处理和计算机视觉算法开发。
根据具体需求和项目复杂度，可以选择合适的编程语言和框架进行视觉识别的学习和开发。