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本人是工作八年的視覺工程師，主要從事Halcon和Visionpro視覺開發，談談個人對視覺學習看法：
　　1、HALCON是德國MVtec公司開發的一套完善的標準的機器視覺算法包，它節約了產品成本，縮短了軟件開發周期。
　　Halcon：底層功能算法多，運算性能快，開發需要一定軟件功底和圖像處理理論。
　　快速學習做法：研究實例、做實戰項目。halcon不能提供相應的界面編程需求，需要和vs來構造MFC界面或者QT使用，才能構成一套完整軟件。
　　2、需求主要有二維三維二維：（1）識別定位；（2）OCR識別；（3）二維碼識別；（4）測量；（5）缺陷檢測；（6）機器控制等三維：（1）多目標定（2）三維重建（3）三維匹配等
　　3、成為合格的機器視覺工程師須具備三個方面的知識
　　圖像處理涉及以下幾大領域：
　　A、圖像處理的基本理論知識（圖像理論的基礎知識）
　　B、圖像增強（對比度拉伸、灰度變換等）
　　C、圖像的幾何變換（仿射變換，旋轉矩陣等）
　　D、圖像的頻域處理（傅里葉變換、DFT、小波變換、高低通濾波器設計）
　　E、形態學（膨脹、腐蝕、開運算和閉運算以及凸殼等）
　　F、圖像分割
　　G、圖像復原
　　H、運動圖像
　　I、圖像配準（模板匹配等）
　　J、模式識別（分類器訓練，神經網絡深度學習等）
　　（2）軟件編程功底
　　具備C，C++，C#及MFC界面開發的功底
　　A、C語言的學習主要看譚浩強寫的C語言相關知識
　　B、C++主要看C++primerplus書籍
　　C、MFC的學習主要看孫鑫編寫的《VC++深入詳解》這本書及相應的視頻教程，并在VC++6.0軟件或VS2010等軟件上編寫程序和實踐。
　　D、C#可以看書籍《C#從入門到精通》、《C#入門經典》、《C#圖解教程》
　　（3）光學知識：
　　光學知識主要在你設計方案時相機、光源、鏡頭等選型時起到關鍵作用。
　　4、學習HALCON最重要的是學習其中的方法、流程和套路
　　HALCON主要完成圖像算法的流程套路如下：
　　特征提取總結：
　　1、幾何特征（面積、周長、矩形度）
　　2、紋理特征（與灰度相關，如熵、能量值）
　　3、顏色特征
　　4、概率特征
　　5、算子描述特征
　　6、Hough特征（梯度直方圖特征）
　　做機器視覺的項目，拿到項目時一般遵循如下流程：
　　第一步：需求分析，建立相應的方案
　　第二步：算法流程規劃及業務邏輯設計
　　第三步：模塊化編程及集成化實現
　　第四步：調試，根據反饋結果來不斷的修改程序Bug，達到客戶需求，最后交付客戶及軟硬件操作文檔。
　　學習機器視覺的好方法：
　　1、學習機器視覺一定要結合項目實戰，在實踐中學 結經驗教訓，系統化學習所需知識。
　　2、補充一定的C++和c#知識，進行VS聯合開發，客戶現場的學習和現場調試，不斷學習示例分析，掌握方法套路流程。
　　3、根據實際問題，學習模塊調用，按照方法套路學習。
　　4、最好是先用HALCON實現圖像處理部分，然后在VS2010開發軟件中利用MFC圖形界面實現出來，實踐學習是最好的方法。
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　　發展趨勢是結合神經網絡、深度學習進行相應的人工智能機器視覺開發。
　　敲黑板：本人經常會發一些對大家學習非常有參考價值的帖子和分享一些視覺halcon學習的資料，大家可以關注我以及看下我其他帖子。

感覺cognex更好用一點，目前視覺的主流是尺寸檢測和定位技術，不過外觀檢測隨著自學習軟件的開發也開始慢慢使用起來，視覺工程師的能力全在現場調試。