HALCON机器视觉软件的HALCON简介？

一、HALCON机器视觉软件的HALCON简介？

以下是机器视觉软件工具包：

1）OpenCV：跨平台计算机视觉库，可运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。OpenCV主要接口是C++语言，实现了

图像处理

2）halcon：德国MVTech，底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。

3）VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包，多数算法性能都很好，开发上手比halcon容易。

4）NI Vision：软件图形化编程，上手快，开发周期短，缺点是不是每个模块都很好。售价便宜，但速度和精度性能没有前两种软件好。 5）MIL：加拿大maxtrox，是Matrox Imaging Library 的简写。主要用户是早期的做激光设备，用于定位的较多。

6）CK Vision。创科公司，价格便宜优势明显，基本功能也都有，所以在国内需要保护版权的企业，用量很大。

7）迈斯肯：主要是条码阅读一类。

8）其他：一些厂家的图像工具包，市场影响力不大。

个人看法，可能会遗漏，用心去看看

二、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

三、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

四、机器学习机器视觉电脑配置？

机器学习必须使用英伟达的显卡，可以使用CUDA显卡加速，减少训练模型的时间。显卡肯定是越多越好。我前几年用的是双路GTX1080Ti，现在显卡貌似价格还挺贵的，可以考虑下价格下来后入手RTX3080或者RTX3090，内存越大越好，32G或者64G加载大型数据集，需要占用很大内存。

处理器用英特尔酷睿i9 10900K，硬盘最好选固态1T

五、工业机器视觉学习方法？

工业机器视觉对新手来说，确实不知该如何下手，机器视觉的方向有图像识别、SLAM、AR/VR等，根据自己的方向进行深度学习。

六、机器视觉和机器学习有什么区别？

机器视觉是模拟人眼，是识别外界事务，机器学习是利用神经网络等技术，学习额外的知识。

七、学习机器视觉有前途吗？

学习机器视觉有很大的前途。随着技术的不断进步，越来越多的企业开始尝试利用机器视觉来提高工作效率和智能化程度。在工业、医疗、安防、交通等众多领域，机器视觉都被广泛应用，而且应用的需求还在不断增长。

此外，随着人工智能技术的发展，机器视觉也将越来越被广泛应用。比如人脸识别、智能驾驶、自动化生产等领域，都需要机器视觉技术的支持。因此，学习机器视觉不仅有广阔的就业前景，还具有很高的技术含量和创新价值。

八、机器视觉怎样开始学?halcon与c++还是c#搭配好？

开始时先熟悉下机器视觉原理， 机器视觉常用工具。 halcon和C#，建议这样。

九、视觉软件halcon可以支持那些工业相机？

Halcon软件绝大部分工业相机都支持，我见过的都支持，国产的如大恒，进口的如ISG。

十、图像处理、机器视觉、机器学习、深度学习，有什么区别呀？

图像处理：又称影像处理。是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号; 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

机器学习有下面几种定义：

（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

（3）机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

深度学习：深度学习是机器学习的一种，是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习基于仿生学。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。

希望我得回答能够对你有所帮助