外形识别通常需要使用专门的软件编程工具来实现，以下是一些常用的工具和框架：
OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，支持边缘检测、轮廓分析、霍夫变换等方法，并提供了对图像和视频处理的接口。它支持多种编程语言，包括C++、Python和Java等。
TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的一个深度学习框架，提供了丰富的机器学习和图像处理函数，能够用于形状识别。它支持各种神经网络模型的设计和训练，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
PyTorch
PyTorch是另一个深度学习框架，也是近年来非常流行的一个工具。与TensorFlow类似，PyTorch提供了丰富的机器学习函数和图像处理函数，支持各种神经网络的设计和训练，可用于形状识别任务。它的优势在于其简洁的API设计和动态计算图的特性，使得开发者能够更灵活地进行模型设计和实验。
MATLAB
MATLAB是一种用于科学计算和工程开发的高级编程语言和环境，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，包括一些常用的形状识别算法，如边缘检测、轮廓分析、形状匹配等。
Scratch
Scratch是一种图形化编程语言，适合初学者快速上手。它使用拖拽积木式的编程模式，可以通过组合各种指令块来实现图形识别的功能。
Python
Python是一种通用的编程语言，也可以用于图形识别。Python有丰富的图像处理库，如OpenCV和PIL等，可以实现图像的读取、处理和识别。使用Python进行图形识别需要一定的编程基础，适合中学生学习。
C++
C++是一种高级编程语言，也可以用于图形识别。C++拥有强大的计算能力和灵活的编程特性，可以用于实现复杂的图形识别算法。使用C++进行图形识别需要较高的编程技能，适合高中生及以上学习。
Java
Java是一种跨平台的编程语言，具有广泛的应用领域。在图像识别领域，Java提供了多个图像处理和计算机视觉库，如JavaCV和BoofCV等，可以帮助开发人员进行图像识别算法的开发和集成。
选择合适的编程工具和框架可以根据具体的应用需求、开发者的技能水平以及项目的复杂度来决定。对于初学者或快速原型开发，可以使用Scratch或Python；对于需要高性能和复杂算法实现的项目，可以选择C++或Java；而对于需要快速开发和实验的深度学习任务，可以选择TensorFlow或PyTorch。