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imagemagick非常受欢迎。

有一个简单且免费的开源跨平台图像处理库Simd 。从其描述如下：

它为图像处理提供了许多有用的高性能算法，例如：像素格式转换，图像缩放和过滤，从图像中提取统计信息，运动检测。

通过使用不同的SIMD CPU扩展对算法进行了优化：针对x86 / x64的SSE，SSE2，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2和AVX-512，针对PowerPC的VMX（Altivec）和VSX（Power7）， NEON for ARM。

OpenCV具有相当好的性能。在大多数情况下应该足够了。

为了提高性能，您还可以将OpenCV与Intel IPP一起使用，但这是非免费的商业产品。如果OpenCV检测到已安装IPP，它将在可能的情况下使用它。

作为第三个选项，您可以直接使用IPP。 IPP被设计为以高性能（基于Intel架构）为目标。它经过优化以使用intel SIMD指令。

您可能要看一下IM 。它建立在多个平台上，并支持（模块化）图像文件格式，各种图像表示以及各种转换和运算符。还提供了一个GUI工具IMLab ，用于演示基于IM库的图像处理操作员。

我认为我在功能和性能上没有比MVTec的 HALCON 更好的地方了 。它提供了各种开箱即用的计算机视觉和图像处理算法，并提供了许多现实生活中的例子。该库尽可能使用算法允许的多线程，并在可用时使用GPU。它非常跨平台，提供了出色的IDE，可让您将原型代码（算法）导出为多种语言，包括C，C ++，C＃等。

该库的最佳功能之一是它们如何处理区域对象。它对于存储和遮罩处理都非常智能和高效。不幸的是，OpenCV有很多可借鉴之处。

该软件包的主要问题是价格（高得惊人），但是如果您正在从事不需要部署运行时许可证（例如SaaS）的项目，那么这是可行的方法，如果您需要认真考虑图像处理和计算机视觉。

还有VTK和ITK ，具有大量的多种图像处理算法。