要识图编程语言，你需要了解不同编程语言在图像识别领域的应用和它们支持的库或框架。以下是几种常用的编程语言及其在图像识别方面的应用：
Python
库和框架：Python拥有丰富的图像处理和计算机视觉库，如OpenCV、PIL（Pillow）、scikit-image、TensorFlow和PyTorch等。这些库使得Python成为图像识别的首选语言。
应用：Python适用于图像处理、特征提取、机器学习和深度学习等任务。它广泛用于图像识别和计算机视觉项目，包括图像分类、目标检测和人脸识别等。
C++
库：C++的图像处理库包括OpenCV、CImg等。C++的高性能和丰富的库使其成为处理大规模图像数据的理想选择。
应用：C++适用于需要高性能的图像处理任务，如图像的读取、变换、滤波、特征提取等。它也可以与深度学习框架如Caffe和TensorFlow结合使用，以提高图像识别的性能。
Java
库：Java的图像处理库有JavaCV和ImageJ等，这些库提供了图像处理、特征提取和图像识别的功能。此外，Java还有一些机器学习库，如DL4J和Deeplearning4j，可以用于构建和训练深度学习模型。
应用：Java在企业级应用中广泛使用，在图像处理和识别方面也有一定的应用。它适用于需要跨平台兼容性和可扩展性的图像识别项目。
MATLAB
工具箱：MATLAB具有强大的图像处理和计算机视觉工具箱，包括Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。它还支持深度学习框架如TensorFlow和Caffe。
应用：MATLAB适用于科学计算和工程应用，包括图像处理、特征提取、目标检测等任务。它具有友好的图形用户界面，便于进行图像处理和算法调试。
Swift
框架：Swift可以使用Core ML框架进行图像识别任务。
应用：Swift主要用于iOS和Mac应用开发，适用于需要移动设备优化的图像识别应用。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它的语法简洁易读，且拥有丰富的库和社区支持。Python的库如OpenCV和TensorFlow使得图像识别变得相对简单高效。
高性能需求：如果需要处理大规模图像数据或需要高性能的图像处理，可以考虑使用C++。C++的库如OpenCV和Caffe可以提供高效的图像处理能力。
企业级应用：Java因其跨平台兼容性和丰富的图像处理库，在企业级应用中广泛使用。
研究和开发：MATLAB适合进行复杂的图像处理和计算机视觉任务，尤其是需要科学计算和工程应用的场景。
通过了解这些编程语言及其在图像识别方面的应用，你可以选择最适合你项目需求的编程语言。