机器视觉学halcon和opencv的区别（机器视觉算法与应用(halcon版本)）

如果在学校里，几乎所有人都会推荐OpenCV

但如果你去工作，会发现10个岗位中，有6个是用Halcon，3个用Vison Pro，只有1个是OpenCV。

因为工作中的项目，大部分是对接C#，而不是C++。

你要是算法代码能力一般，halcon作为商业软件库，会让你在工程中解决问题比较方便一点。但是你的拓展空间会被他限制。如果你算法能力强，而且解决问题的时候要创新，opencv会好一些。毕竟源码都在你手里，你随便魔改，优化性能。opencv没有的算法就自己写。不过你自己写稳定性可就不敢保证了，需要大量测试调试反复迭代。不过如果能力强，放在产品里面卖，能帮你降成本。用halcon得给人家交钱。

在产业界，用halcon的一般出于产业链条比较低端的部分。而且机器视觉也受到深度学习的影响。以前halcon在工业界算主打，现在份额在下降。近五年国内出现一大批机器视觉厂商和创业公司，而以前这块基本都是进口。这帮创业公司在产品初期大量使用opencv。不过经过一段时间迭代，已经不止只是调用了，很多商业公司结合硬件在上面优化创新了很多，已经不仅仅事依赖调库了。而且光卖软件库商业模式在国内不好走，很多都是配着硬件一起卖。从就业招聘来说，基本要求是熟悉opencv，halcon是可选项，而且用halcon很多是项目历史遗留问题。你要是之后做视觉别的方向，人家都不用halcon的，但是opencv用的还是挺多的。虽然你进去之后，他们很可能自己都有一套内部用的算法库。但是商业公司有没法要求应聘者熟悉他们内部库吧。所以都会贴opencv。而且很多内部开发也参考了opencv的架构。