Python Imaging Library ( PIL ) は、市場投入までの時間と優れたパフォーマンスの間の適切な妥協点です (また、 Python を次のように選択した場合、 scipyとそのコア部分であるnumpyをいつでも使用して、より高度な画像処理のニーズに合わせて強化することができます。あなたのピボット言語!-)。同様に、ビジュアライゼーション (3D を含む) は、サードパーティの Python 拡張機能でうまくカバーされています。そのようなタスクでどのライブラリが最も役立つかについては、 EPD (Enthought Python ディストリビューション) を参照してください (必要な場合はいつでも独自のバージョンを構築できます)。商用流通のために Enthought と提携したくはありませんが、技術スキルだけでなく優れた商用コンタクトを持っているので、チェックする価値があるかもしれません;-)。
特定のコンポーネントのために C++ に浸りたい場合、Boost.Python、SIP、またはCythonを使用すると、コンポーネントを Python のメインストリームに統合するのが簡単になります。UI &c については、PyQtは素晴らしいです...
言い換えれば、私は明らかに偏見を持っていますが、あなたの立場では、ためらうことなく「コア」として Python を選び、ビジュアライゼーション、UI などについて言及したさまざまなオプションを調査します。 - 市場投入、Python 2.6 に固執する: 最新の 3.1 は、多くの点で優れていますが、Python 2.6 であなたの人生をより簡単で快適にする多くのサードパーティ拡張機能の互換性のあるバージョンをまだ見逃している可能性があります!