机器人视觉是指通过摄像头或传感器来获取周围环境信息，并通过图像处理和模式识别技术实现对环境的感知和理解。在现代工业、医疗、农业等领域，机器人视觉技术被广泛应用，起到了重要作用。那么，想要学习和掌握机器人视觉技术，需要学习哪些软件呢？

首先，学习机器人视觉技术需要掌握图像处理软件。常用的图像处理软件有OpenCV、Matlab等。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具，可以用于图像的读取、处理、分析和显示。Matlab是一种强大的科学计算软件，也提供了丰富的图像处理工具箱，适合进行图像处理算法的实现和测试。

其次，学习机器人视觉技术还需要了解深度学习框架和神经网络模型。深度学习在图像识别领域取得了巨大成功，常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的神经网络模型和训练工具，可以帮助我们构建和训练复杂的图像识别模型，用于机器人视觉任务中。

此外，了解机器学习算法和模式识别技术也是学习机器人视觉技术的必备知识。机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等，可以用于图像分类、目标检测等任务。模式识别技术则可以帮助机器人理解和解释图像中的模式和特征，从而实现对环境的感知和理解。

综上所述，想要学习机器人视觉技术，需要掌握图像处理软件、深度学习框架、机器学习算法和模式识别技术等知识。通过系统学习和实践，我们可以掌握机器人视觉技术，为实现智能机器人的发展做出贡献。希望以上内容能够帮助您更好地了解机器人视觉技术所需学习的软件和知识。