在AI工具排行榜中，有一些被认为是必备的计算机视觉工具。这些工具具有不同的功能和特点，可以帮助开发者更高效地进行计算机视觉任务的开发和实施。

图像处理工具是计算机视觉领域的必备工具之一。图像处理工具可以用于对图像进行预处理、增强和特征提取等操作，以提高后续计算机视觉任务的准确性和效果。这些工具通常包括各种图像滤波器、边缘检测算法和图像增强技术等。

其次，深度学习框架也是必备的计算机视觉工具之一。深度学习框架提供了丰富的神经网络模型和算法，可以用于目标检测、图像分类、语义分割等计算机视觉任务。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等，它们提供了易于使用的API和大量的预训练模型，方便开发者进行模型训练和推断。

此外，特征提取工具也是计算机视觉领域的必备工具之一。特征提取工具可以用于从图像中提取有用的特征，这些特征可以用于目标检测、图像检索和人脸识别等任务。常见的特征提取工具包括SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）等。这些工具能够提取图像中的局部纹理和形状信息，从而实现对图像的有效分析和识别。

另外，数据集和标注工具也是必备的计算机视觉工具。数据集是训练和评估计算机视觉模型的基础，而标注工具可以帮助开发者对图像进行标注，生成有标注信息的数据集。常见的数据集和标注工具包括ImageNet、COCO和LabelImg等。这些工具提供了大规模的图像数据集和方便的标注界面，可以帮助开发者更好地进行模型训练和评估。

最后，可视化工具也是计算机视觉工具中的一个重要组成部分。可视化工具可以帮助开发者对计算机视觉任务的结果进行可视化展示，从而更好地理解和分析模型的输出。常见的可视化工具包括Matplotlib和OpenCV等。这些工具提供了丰富的图表绘制和图像处理功能，可以方便地生成图像和结果的可视化效果。

综上所述，图像处理工具、深度学习框架、特征提取工具、数据集和标注工具以及可视化工具是计算机视觉领域的必备工具，它们能够帮助开发者更高效地进行计算机视觉任务的开发和实施。这些工具的使用可以提高计算机视觉任务的准确性和效果，促进计算机视觉技术的发展与应用。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士涵盖了多项功能，为用户提供全方位的AI服务，这些功能包括访问ChatGPT，能够实现与AI聊天互动等。