机器视觉可以使用多种编程语言进行开发，其中以下语言比较常用：
1. Python：Python是一种高级编程语言，具有简单易学、开发效率高等优点，适合机器学习、深度学习和计算机视觉等领域的开发。
2. C++：C++是一种高效的编程语言，适合开发需要高性能的机器视觉应用，如实时视频处理、图像识别等。
3. Java：Java是一种广泛使用的编程语言，适合开发大型机器视觉应用，如智能监控系统、人脸识别等。
4. MATLAB：MATLAB是一种用于数学计算和科学工程领域的编程语言，适合开发图像处理和计算机视觉应用。
总之，选择哪门语言开发机器视觉应用，应根据具体的应用场景和开发需求来进行选择。
c++、java、python都有，主流的opencv或者深度学习框架都支持上述语言的。但在实际产品落地时，如果与相关硬件对接的话，主流的摄像机等厂家提供的sdk或者api，主流还是c++、或者是网络api
深度学习的计算机视觉常用语言就是Python,现有的框架,开源代码也都是用Python来实现的。
基于摄像头图像数据的机器视觉则主要利用C++进行实现,毕竟要与硬件打交道。如果是初期入门,那么一般都是用C++的,当然也有python版本的。
是的，Python中有很多与视频编解码相关的模块。其中最常用的是OpenCV和FFmpeg。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它不仅支持图像处理，还可以对视频进行编解码、分析和处理。而FFmpeg是一个广泛使用的开源视频编解码库，支持多种视频格式的编解码和转换。此外，还有其他一些与视频相关的Python库，如moviepy、PyAV和imageio-ffmpeg等。这些库可以大大简化视频处理的过程，使开发者可以更快速地进行视频处理应用程序的开发。
是的，Python有与视频编解码相关的模块。其中最常用的是OpenCV和FFmpeg。OpenCV是一个基于C++的计算机视觉库，但也支持Python，可以进行视频图像的读取、展示、处理、分析等。而FFmpeg是一款集图像 codec、音频 codec、封装格式为一体的跨平台开源解决方案，可用于视频与音频的编解码，以及视频封装格式的转换。可以在Python中使用FFmpeg进行视频的压缩、解压、剪辑、合并等处理。
在Python中，你可以使用OpenCV库来换背景。首先，你需要导入OpenCV库并读取你要处理的图像。
然后，你可以使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()函数来创建一个背景减法器，用来识别和移除背景。
接下来，你可以使用cv2.bitwise_and()函数将移除背景的图像与新的背景图像进行合成。
最后，你可以保存或展示合成后的图像。需要注意的是，换背景可能涉及到复杂的图像处理技术和计算机视觉算法，需要根据具体的需求和背景来选择合适的方法和参数进行处理。
同时，也可以使用其他库或工具来实现背景换换，如PIL库或GreenScreenWizard软件等。