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halcon学习和实践（工业视觉套路）
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已于 2022-09-05 07:20:57 修改
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和学术领域为了追求正确率尝试各种算法不同，工业视觉领域更多的是一种算法的套路。这些套路有它自己的道理，也有它内在的逻辑，整个过程也比较好解释，所以在工业上面其实用的很广。大家可以来看一看，
在工作当中，会有一个有趣的现象。那就是，早期的很多工业视觉工程师，虽然没有系统学过相关图形图像的原理，但是这并不妨碍他们在实际生产和工作中大量使用工业视觉的相关算法。究其原因，主要是他们了解算法使用的套路，知道怎么把需求和算法匹配起来，所以熟悉了算法理论的同学只要掌握了这个套路，也是可以很快搭建出自己需要的视觉工业开发软件的。
1、图像获取
工业图像获取目前主要是usb3和ethernet。ethernet因为可以分布式部署，处理图像的设备可以和摄像头离的很远，camera部署也比较方便，因此在生产中得到了广泛引用。此外，图像获取的这部分工作主要都是由设备厂商来完成的，开发算法的同学只需要复用厂家给出的demo代码即可。
2、彩色转黑白
如果选用的是黑白相机，那么获取的图像直接就是黑白图片。反之，如果本身是彩色相机，算法分割对色彩没有特殊要求的话，那么大概率需要自己转换成黑白图像。黑白图像处理数据少一些，但是
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