Halcon和Opencv 的区别

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	OpenCV	Halcon
开发语言	C++、C#（emgu）、Python、Ruby、MATLAB等语言	C，C++，C#，Visual basic和Delphi等语言
应用场合	侧重计算机视觉领域，侧重研究领域	侧重机器视觉领域，侧重应用领域
费用	免费	收费
开放性及版本更新速度	开源（可看底层源码），版本和功能更新慢	商业软件（底层代码封装），版本和功能更新快
对使用者的门槛	偏科研，有难度，有深度，完全从底层开发，对使用者门槛高，开发效率低，开发慢	偏工程应用，使用封装好的功能函数，对使用者门槛低，开发效率高，开发快
资料及技术支持	资料少。遇到问题，难以获得技术支持	资料多。遇到问题，可以及时、有效的获得技术支持

Halcon：在工业视觉领域属于经常使用的软件，相对于opencv的开源精神Halcon属于商业非开源项目并且收费。Halcon起源于德国在国内的工业视觉领域市场占用率遥遥领先。作者在使用halcon的过程中也感受了其软件的人性化，有独立的调试编程环境。对应主流的语言C#、C++、VB等工业上常用的语言都能提供流程的调用。

Halcon提供的每一年都有升级，在升级的过程中算子的速度更快能达到汇编级别的加速度，对比opencv在总体的算子性能领先程序在五到十年。与此同时Opencv在调试的过程中没有Halcon方便，opencv的使用需要用户有比较好的编程基础，并且图像并不是实时能够观察调整。

Opencv:计算机图像方面的图像库，开源的，可以用于商用，在很多高校和科研机构使用比较多，更多的人选择它，是为了写自己的算法，其调试不像Halcon那样方便，其项目开发周期也比Halcon要长，所以在工业应用上，还不是太多。

所以，如果你是搞算法的，并且项目周期长，公司不愿意购买/使用商业视觉软件的，可以考虑Opencv；如果你的项目周期短，公司可以承受商业软件的成本，选择Halcon会是比较明智的选择。

Halcon：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。快速学习的做法：研究实例、做实战项目。halcon不能提供相应的界面编程需求，需要和vs来构造界面，才能构成一套完整软件。

目前视觉检测需求主要有二维三维

二维：（1）识别定位；

          （2）OCR识别；

          （3）二维码识别；

          （4）测量；

          （5）缺陷检测；

三维：（1）多目标定

          （2）三维重建

          （3）三维匹配等

好消息！

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