机器视觉是用什么软件开发的？

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做者：羅鋒
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来源：知乎

在个人理解：
机器视觉当前的比较流行的开发模式是“ 软件平台+工具包”

一、软件平台：

　　1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，能够本身写算法，也能够用工具包，并且基本上工具包都支持VC的开发。是你们主要选择的平台。
　　2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了不少，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。能够看到目前不少相机厂商的SDK都已经开始使用C#作应用程序了。
　　3.LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是作工控行业或者自动化测试行业的不少工程师，因为使用labview进行测试测量的普遍性，因此都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。
　　4.VB、delphi：用的人愈来愈少了。
　　5.其余：java等没有看到人用过。

二、工具包：

　　1.halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法不少，运算性能快，用其开发须要必定软件功底和图像处理理论。
　　2.VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好，性能上没有和halcon直接对比过，可是开发上手比halcon容易。
　　3.NI Vision：NI的特色是自动化测试大多数须要的软硬件都有解决方案，有点事软件图形化编程，上手快，开发周期快，缺点是并非每一个软件都很是厉害。视觉工具包的优点是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了很多，并且整个工具包一个价格，而不是一个算法一个算法地卖，性能方面在速度和精度没有前两种软件好。
　　4.MIL：加拿大maxtrox的产品，是Matrox Imaging Library 的简写。早期推广和普及程度不错，当前彷佛主要用户仍是早期的作激光设备的一些用户在用，因此用于定位的较多。
　　5.CK Vision。创科公司的软件包，相对前面几个工具包来讲价格优点比较明显，另外机器视觉须要的功能也基本都有，因此在国内自动化设备特别是批量设备同时须要保护版权的企业而言，用量很大，推广也不错。
　　6.迈斯肯：迈斯肯的视觉主要产品仍是条码阅读一类，图像工具包没有用过，不了解，不评价。
　　7.OpenCV：感受openCV更多的仍是用在计算机视觉领域，在机器视觉领域其实不算太多，应为机器视觉领域当前主要的应用仍是定位、测量、外观、OCR/OCV，感受这几项都不是opencv的专长。
　　8.其余：其余还有一些厂家的图像工具包，要么市场影响力不大，要么本人没有用过，不评价。

 

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