大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习halcon和python用哪个的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习halcon和Python用哪个的解答，让我们一起看看吧。
python中如何调用halcon方法？
正常情况下Python是可以调用C++接口的，但是halcon中的是自定义类型，Python的基类型没有定义， 不过可以尝试中间层转换。
1. Python调用C++接口方法
比如有接口动态库
myHalcon.dll
DLLEXPORT int sum(int a, int b) { return a + b; }
DLLEXPORT int sub(int a, int b) { return a-b; }
import ctypes
import os
CUR_PATH=os.path.dirname(__file__)
dllPath=os.path.join(CUR_PATH,"myHalcon.dll")
做机器视觉哪个软件好？
机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。硬件主要是光源、工业相机和镜头等。软件：目前业内商业库主要有Halcon、康耐视、基恩士、NI Vision等，开源库的代表有OpenCV。
HALCON
HALCON是德国MVTec Software GmbH公司开发的一套全面的标准机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境 (HDevelop)。HALCON支持Windows、Linux和macOS操作环境，整个函数库都可以用C、C++和.net (如C#或VB.NET) 等多种通用编程语言访问。
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。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。
NI Vision
做机器视觉哪个效果好，我们来到一个问题， 有哪些视觉算法工具？
我在 悟空问答我回答了一个问题 机器视觉哪个品牌好？哪款值得信赖的？请见我的回答：
***s://***.wukong***/question/6473611754625564942/
这里介绍了第一梯队和第二梯队的研发公司。
悟空回答中我又回答了一个问题
***s://***.wukong***/question/6500347911388266765/
认准 机器视觉工程师 的回答。
如果你看了上面的问题 ，就来看看你的问题： 去年robocon的羽球双雄项目（羽毛球机器人），做视觉这一块，需要捕捉羽毛球位置和速度等信息。 你的项目关键是对系统进行标定， 你的方案应该是单相机，需要把标定方法确定好。
学习机器视觉需要掌握哪些知识？
要回答这个问题，我们可以分解一下机器视觉系统，来逐个分析。
一套最简单的机器视觉系统包括
- 视觉成像部分
- 图像处理部分
- 运动控制部分
1. 视觉成像部分
视觉成像又包含几个典型组件： 光源，镜头，工业相机。
光源和镜头都需要我们掌握光学知识，不同的打光方式，可以让相机对物体产生完全不同的成像；而镜头的倍率，焦距，视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度。对于一名机器视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定打光方式是最基本的技能。
工业相机需要我们掌握光电知识，掌握相机传感器的区别，掌握图像成像的基本知识如清晰度，动态范围，视场角等等，这样我们才能根据需求和[_a***_]选择正确的相机，最快速的掌握这些知识的方法是买一台入门级单反来研究透这些成像参数和成像的关系。2. 图像处理部分
图像处理我们一般理解是在PC机器上进行的，实际上在工业领域，大部分***用工控机，因为它稳定，加上有成本优势。
近些年的发展，嵌入式硬件也在蓬勃发展，很多工厂对于小的需求比如控制几百台仪表盘的开关和状态监控，完全可以利用树莓派等开源硬件实现。
对于入门者来说，可以优先掌握PC平台，X86平台的开发，在熟悉之后可以延展到嵌入式平台。
在软件部分，大部分应用层***用C#，.net，QT，C++来实现，因此掌握这其中的一门编程语言是必备的；而在图像算法层面，典型的开源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建议最开始可以先以halcon入门；如果在算法层面想进一步深入，可以研究一下机器学习，这可能是未来的主要方向。
对于理论方面，更多的是掌握图像处理的基本概念，这本书《机器视觉算法与应用》，值得一看。
3. 运动控制部分
典型的运动控制卡如固高，可以入手研究一下。更为高级一点的PLC，也可以玩起来，这部分的难点在于，精度的矫正，因为很多场景和需求对精度的要求是非常高的。
除了以上三点，整体方案的搭建能力是至关重要的， 因为方案需要把这些部分都串起来，并且能够和现实场景联系起来，满足实际的生产自动化需求。
而整体方案的搭建能力取决于
- 对生产工艺的深度理解
- 对所有组成部分之间的衔接，关系有深刻理解
这两点都需要经过多个项目的经验累积，才能给出一套好的方案。关于经验方面可以参考我的其他几篇文章：***s://***.jianshu***/nb/22655126
到此，以上就是小编对于深度学习halcon和python用哪个的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习halcon和python用哪个的3点解答对大家有用。
