机器视觉软件开发，算法使用什么？

机器视觉软件开发，核心部分是算法，那么我们该使用什么算法。今天介绍一下halcon、visionPro、opencv、visionmaster算法。

HALCON

大名鼎鼎的halcon是德国MVtec开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，广泛应用于机器视觉、医学图像分析、图像分析等领域，halcon有非常完善的算子，非常灵活，你可以通过组合各种算子完成你的算法流程，算法包含各种滤波、几何变换、形态学、匹配、识别、3D等非常完善的算子，同时halcon也是支持各种操作系统，Windows、Linux、Mac OS ，开发接口包含C，C++， C#，VB，Delphi.

halcon

使用halcon，看中的是强大的算法以及灵活的算子进行开发，我个人也是经常使用halcon，有时候也用来做验证。不过对于编程基础较差的同学来说需要更长的学习周期，好在halcon公司推出了 MVTec MERLIC & HALCON – Mvtec公司宣布了一个基于Halcon库的新的视觉产品-MERLIC，Merlic使用界面式流程化编程，让使用变得更加简单。

VisionPro

VP是美国CogNex康耐视公司开发的机器视觉开发包，用户可以使用拖拉的方式把算法工具拖放到界面，可以实现快速灵活的开发。

VisionPro QuickBuild 快速原型设计环境将高级编程的先进性和灵活性与易于开发性相结合。无论使用哪种方式，都可以缩短周期时间。轻松加载和执行作业，也可选择按代码手动配置工具。

智能软件动态地固定工具，同时可重复使用的工具组和用户可定义工具能够缩短开发时间。

vp界面

VP对于没有编程基础的人来说可更快的学习使用，但没有halcon灵活，支持的功能没有halcon多。

我个人在开发中没有用过OpenCV，只有在大学的时候用过VP7.0的，这么多年了，也没有再去用过。

OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

不过在项目中，需要自己去优化底层代码，更加对图像原理要理解，使用OpenCV开发实际项目比较困难，特别是要涉及到优化的时候， 没有基础的人是更加无法入手的

OpenCv

我在使用中，我习惯性的根据halcon的算子优化接口，封装像halcon那样的算子来进行开发，不过都是一些简单项目，我才会用OpenCV。

VisionMaster

VisionMaster是海康机器人开发的一款不需要编程，拖拉工具就可以实现算法加软件的算法平台，使用起来非常简单。

1.由近千个完全自主研发的图像处理算子和多种交互式开发工具组成， 支持多种操作系统和图像采集硬件设备，能够满足机器视觉应用领域中定位、测量、识别、检测等需求

2.完全图形化交互界面，功能图标直观易懂，拖拽式操作能快速搭架视觉方案

3.用户可以根据需求创建视觉方案，还可以自定义运行界面，并在运行界面上集成背景图像或公司logo，满足客户个性化需求

4.兼容GigE Vision和USB3.0 Vision协议标准，可以接入多种品牌的相机。支持本地图像处理和相机数据图像处理

VisionMaster

到底使用什么算法不重要， 选择一个或几个，只要把项目做好。