视觉识别可以使用多种编程软件进行学习和应用，以下是一些常用的软件：

OpenCV

类型：开源的计算机视觉库

支持语言：C++、Python等

主要功能：图像处理、特征提取、目标识别等

TensorFlow

类型：开源的深度学习框架

主要功能：图像分类、目标检测、人脸识别等

PyTorch

类型：流行的深度学习框架

主要功能：图像识别、目标检测等

Keras

类型：高级神经网络API

支持框架：TensorFlow、Theano等

主要功能：简单易用的接口，用于图像识别和视觉任务

MATLAB

类型：科学计算软件

主要功能：图像预处理、特征提取、模型训练等

Caffe

类型：快速的深度学习框架

主要功能：图像分类、目标检测等

DLIA

类型：深度学习平台

主要功能：模型训练、预训练模型库、自定义训练流程等

欧姆龙机器视觉软件系统

类型：机器视觉软件系统

主要功能：复杂视觉检测任务、仿真平台

VisionPro

类型：图像处理工具包

主要功能：图像预处理、特征提取、模型训练等

SGVision

类型：机器视觉软件

主要功能：外观检测、缺陷检测、尺寸测量、颜色识别等

根据具体需求和项目复杂度，可以选择合适的编程软件和工具进行视觉识别的学习和应用。对于初学者和快速原型开发，Python及其相关库（如OpenCV和PyTorch）是一个不错的选择，因为它们具有较好的社区支持和易用性。对于需要高性能计算和实时处理的场景，C++和Caffe可能更为合适。此外，MATLAB也适用于需要科学计算和工程应用的视觉识别项目。