3d激光雷达开发（从halcon看点云pcl库）
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做点云开发的，很少有不知道pcl库的，这一点就有点像做数字图像处理的，很少有不知道opencv的一样。然而在工业视觉，或者是实际生产中，另外一些专业软件，比如halcon、vision pro 的使用其实更广泛一些。从这一点来说，如果需要让3d点云软件被更多的普通人接受，需要在下面三个地方进行重点着墨。
1、更简单易用的UI界面、操作界面
这部分就有点类似于dos和window的区别。dos使用再方便，那也是专业人员的工具。如果不是专门的计算机人员，很难记得住那么多的处理命令。同样，对于点云软件也是一样。好用的3d点云软件，必须是所见即所得的、可以单步调试、马上可以看到调试结果的那一种。
比如上面的条码识别，运行图片、运行结果、单步调试，这些都可以在halcon上面直接得到。如果大家使用opencv的话，就需要编写各种代码、做各种打印后，才能判断最后的结果是不是自己想要的那个，无法做到所见即所得这种。
2、极其丰富的行业应用示例
halcon软件不仅好用、易用，本身还提供了极其丰富的行业demo case。就算是初学者，也可以在这个软件里面找到属于自己的合适算子。通过图片、代码和图像，学习起来还是不算太复杂的。当然也许这需要一定的数字图像背景，但作为入门来说还是非常容易的。
3、跟上时代的深度学习
深度学习虽然有些时候不太好解释，但是效果确实很好，这一点在民用、工业上都有一定的市场。这方面，像halcon、vision pro软件也开始慢慢提供一些深度学习工具，比如ocr的自我训练，模型生成等等，这方面还是挺不错的。像pcl库，建议后面也可以慢慢添加一些深度学习的库来进行点云数据的处理，也许会有意外的收获。
当然，halcon这些商业软件还有很多的优点，比如说可以自动生成c、c#语言，脚本编写很容易，函数算子可以快速查找等等。这方面都是值得大力借鉴的。对于刚刚走出校门的同学来说，不需要鄙视和看不起这些商业软件，反而应该从这个上面寻找自己的不足，积极、努力地将所看和所学用到实际的生产生活中，形成正反馈，这样才会越干越有劲，越学越有滋味。
最后补上barcode的halcon识别代码，供大家参考
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