机器视觉用halcon还是opencv？

一、机器视觉用halcon还是opencv？

用halcon

Halcon，应该说是最强大的视觉处理软件了，不过需要时间来学习，机器视觉从业者们Halcon是必学的。如果你想更进一步的话，就要用到OpenCV来开发自己公司的图像库，这时候如果你会Halcon的话你会觉得事半功倍。在封装库的时候，也会给你很多的帮助

二、Mac 已经用 MacPort 配置好 OpenCV。但是 Xcode 中该如何使用 OpenCV 呢？

不是很明白你的意思，但是推荐看一下这个：

在MacOS和iOS系统中使用OpenCV

。

三、如何开始学习使用opencv3.0的cuda模块加速程序？

做过相关实验，其实opencv对于cuda的优化并不是特别好，也可能是我用的显卡性能不行。实验结果是并没有比cpu快多少。opencv的cuda编程的程序，主要处理时间都浪费在从内存向显存中拷贝数据以及从显存向内存拷贝数据了。要想写出高效的cuda程序，需要注意的东西很多。

四、谁能推荐几部学习opencv的书籍？

1.图书

<<学习Opencv(中文版)>>，是个很不错的教材，如果你有c++基础的话，上手很容易。

但是如果你想做图像处理的话，建议你去找<<数字图像处理>>

2.论坛与教程

http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5

1)，需要看网页上的：OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）入门必读，看完之后大体对opencv也就有个了解了。

2)，上面有opencv安装教程，简单例子等等。看现成下载操作。

3)，论坛

五、opencv与opengl怎么使用？

vs2010配置的时候需要逐个项目配置，不能像vs2008那样统一配置。假设opencv安装路径为D:\ProgramFiles，系统为32位。1。项目名称->属性（properties）->VC++目录（VC++directories）->包含目录（includedirectories）和库目录（librarydirectories），如下：包含目录：D:\ProgramFiles\OpenCV2。

六、opencv卷积使用gpu

使用OpenCV在GPU上卷积图像

在计算机视觉领域，图像处理是十分重要的一部分。OpenCV是一个广泛使用的图像处理库，它提供了许多功能，包括卷积操作。然而，传统的CPU处理方式可能会受到计算能力的限制，尤其是在处理大规模图像时。为了解决这个问题，我们可以在GPU上使用OpenCV进行卷积操作，以提高处理速度。 首先，我们需要了解GPU的基本概念。GPU是一种专门为并行计算设计的硬件设备，它能够快速处理大量的数据。由于GPU具有出色的并行处理能力，因此它在图像处理、深度学习等领域得到了广泛应用。 接下来，我们将介绍如何使用OpenCV在GPU上卷积图像。首先，我们需要确保我们的系统已经安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包，以便能够利用GPU进行计算。一旦准备工作完成，我们就可以使用OpenCV的GPU模块进行卷积操作了。 首先，导入必要的库和模块：

七、python opencv使用gpu

博客文章：Python OpenCV使用GPU

随着计算机视觉技术的不断发展，Python的开源库OpenCV已成为许多开发者首选的工具。它提供了丰富的功能，可以处理图像和视频，进行各种计算机视觉任务。然而，对于一些高性能的计算任务，如特征提取、目标检测等，OpenCV的性能可能并不理想。在这种情况下，使用GPU进行加速是一个不错的选择。

在Python中，OpenCV提供了对GPU的支持，允许我们使用NVIDIA的GPU对OpenCV的计算进行加速。这不仅可以大大提高处理速度，而且还可以减少CPU的负载，提高整体的性能。然而，如何正确地使用GPU进行加速呢？下面我们就来介绍一下。

安装必要的库

首先，我们需要安装一些必要的库。这些库包括OpenCV、PyTorch和CUDA。其中，PyTorch是一个用于机器学习的框架，而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API集合，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行并行计算。

设置环境

接下来，我们需要设置一个环境来使用GPU。首先，我们需要确认我们的系统上已经安装了NVIDIA的驱动和CUDA。然后，我们需要将OpenCV的配置指向我们的GPU设备。这可以通过修改OpenCV的配置文件来完成。

使用GPU进行图像处理

一旦环境设置好，我们就可以使用GPU进行图像处理了。我们可以使用OpenCV的函数来读取图像、进行图像处理和保存结果。例如，我们可以使用OpenCV的`gpu`模块中的函数来进行特征提取、目标检测等任务。

注意事项

在使用GPU进行加速时，需要注意以下几点：

• 确保系统上已经安装了NVIDIA的驱动和CUDA。
• 确保OpenCV的配置指向了正确的GPU设备。
• 在处理大型图像时，可能会遇到显存不足的问题。需要适当调整图像的大小或使用其他方法来减少显存的使用。

总的来说，使用GPU进行加速可以提高OpenCV的性能，减少CPU的负载，提高整体的效率。对于需要进行高性能计算的计算机视觉任务，这是一个非常有用的技巧。

八、opencv 下使用gpu

使用OpenCV在GPU上处理图像

随着计算机视觉技术的发展，图像处理和机器学习已经成为越来越重要的一部分。而在图像处理和机器学习中，OpenCV是必不可少的一个库。而当我们讨论在GPU上处理图像时，我们需要用到一些额外的技术来充分利用GPU的计算能力。 首先，我们需要了解OpenCV的GPU支持。OpenCV提供了GPU的使用接口，使得我们可以在GPU上运行一些计算密集型的任务，如卷积神经网络等。然而，需要注意的是，不是所有的GPU都可以用于图像处理。对于大多数计算机视觉任务来说，NVIDIA的GPU是最常见的选择。这是因为NVIDIA的GPU具有高效的并行计算能力，可以显著提高图像处理的性能。 在OpenCV中，我们可以使用cudaarithm函数进行CUDA操作，包括矩阵乘法和矩阵加法等操作。此外，我们还可以使用cudaimgproc函数进行更复杂的图像处理操作，如滤波、边缘检测等。这些函数可以在GPU上执行，并且能够利用CUDA的并行计算能力来提高性能。 在使用OpenCV的GPU功能时，我们需要注意一些问题。首先，我们需要确保我们的系统已经安装了CUDA和适当的驱动程序。其次，我们需要选择合适的GPU和驱动程序版本，以确保它们能够与OpenCV的GPU功能兼容。最后，我们还需要注意内存的使用和管理，因为GPU内存通常比CPU内存小得多，因此我们需要避免内存溢出和内存泄漏等问题。 总的来说，使用OpenCV在GPU上处理图像可以提高我们的工作效率和准确性。通过使用CUDA和NVIDIA的GPU，我们可以利用并行计算能力来加速图像处理过程，从而提高我们的工作效率。当然，在使用这些功能时，我们还需要注意一些问题，以确保我们的系统能够稳定运行。 在未来的计算机视觉领域中，我们将看到更多的研究者和开发者利用GPU和CUDA等技术来提高图像处理的性能和准确性。随着技术的不断发展，我们相信未来的计算机视觉领域将会更加智能化和高效化。

九、机器视觉学halcon好还是opencv好一点？

这个看你能力。你要是算法代码能力一般，halcon作为商业软件库，会让你在工程中解决问题比较方便一点。但是你的拓展空间会被他限制。如果你算法能力强，而且解决问题的时候要创新，opencv会好一些。毕竟源码都在你手里，你随便魔改，优化性能。opencv没有的算法就自己写。不过你自己写稳定性可就不敢保证了，需要大量测试调试反复迭代。不过如果能力强，放在产品里面卖，能帮你降成本。用halcon得给人家交钱。

在产业界，用halcon的一般出于产业链条比较低端的部分。而且机器视觉也受到深度学习的影响。以前halcon在工业界算主打，现在份额在下降。近五年国内出现一大批机器视觉厂商和创业公司，而以前这块基本都是进口。这帮创业公司在产品初期大量使用opencv。不过经过一段时间迭代，已经不止只是调用了，很多商业公司结合硬件在上面优化创新了很多，已经不仅仅事依赖调库了。而且光卖软件库商业模式在国内不好走，很多都是配着硬件一起卖。从就业招聘来说，基本要求是熟悉opencv，halcon是可选项，而且用halcon很多是项目历史遗留问题。你要是之后做视觉别的方向，人家都不用halcon的，但是opencv用的还是挺多的。虽然你进去之后，他们很可能自己都有一套内部用的算法库。但是商业公司有没法要求应聘者熟悉他们内部库吧。所以都会贴opencv。而且很多内部开发也参考了opencv的架构。

至于有人说opencv算法效果的问题，实际上opencv的确并不是专门为机器视觉行业打造的。所以一些算法没有做特定优化。我这里的优化既包括在特定处理器上运算速度的优化，也包括解决问题特定算法的优化。所以我前面说的要强调算法能力。得查论文做实验做改进，甚至自己设计算法做技术积累沉淀的。而不是把它当做一个库仅仅调用接口，换句话说在企业你们做自己的halcon，这其实也体现了中国新一代人研发能力有所进步

十、如何在unity里使用opencv？

1.首先下载opencv2.4.10，解压缩后放在合适的地方，然后根据自己的电脑（32位或64位）选择X86或X64，我的是32位，将“opencv存放路径\build\x86\vc12\bin”加入到系统的path环境变量中。

2.下载opencvsharp，它是一个给.net 框架使用的opencv卷绕（wrapper of OpenCV for .NET Framework），它不仅支持.net 框架，也支持.net 框架的另一个开源跨平台实现mono。Unity3D中的CS脚本的执行就是依赖了mono。