halcon学习和实践（开篇）
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大学里面开设数字图像处理课程的学校很多，选用的书籍一般就是冈萨雷斯那本《数字图像处理》。编程实践的话，一般是三种方法，一种是老师自己写一个dll库，里面包含了基本的read image、write image方法，学生专注于算法的编写就好了；一种是用python + opencv库编写算法；还有一种是matlab编写，大体就是这三种。
我们不能说这种教学是错误的，但是有点脱离生产实际，这是肯定的。有几个方面，这个与实际应用场景是严重脱离的，
1）教学使用的图片一般都是来自于公开图片库，这给人一个错觉，那就是好的图像似乎是天然获得的。但是实际上，在工业生产上为了获得一张符合要求的图片需要付出很多的努力，比如说选择好的光源，选择合适的镜头，选择匹配的传感器等等。此外，对相机的安装位置也有一定的要求。有了高质量的图片，对算法要求自然也就低很多。很多时候，大家会发现，工业生产上面花费在算法的时间上不一定很多，但是花在获取高质量图片的功夫上面需要花费很多的时间，而且很多时候这个时间都是少不了的。
2）工业生产的算力并不是无限供给的，而且对时间有一定的要求。一般教学中，都是拿PC或者笔记本直接对图像处理，用的都是最新的cpu、最新的显卡、最新的硬件。但是工业或者消费品中，用的可能是嵌入式板子，而且嵌入式板子的算力都是一定的。不管如此，就是这算力不高的开发板，对于其结果的输出还是有性能要求的。比如汽车、机器人系统，如果图像输出结果不能在一定时间内完成，那么即使后面给出了结果，也基本上没有了意义。为了加速图像处理，你可能还需要掌握dsp、fpga、gpu的处理方法，这都是cpu开发之外的必须的工作量。不光如此，你可能还需要掌握硬件知识，比如网络、dma、v4l2、neon汇编等等，这一切的一切都是为了加速算法的执行。
3）学术中，为了提高对图像的处理能力，可能会设计出各种各样的算法。而在生产中，很多时候一个系统，是需要多种传感器配合才能获得最终结果的。比如图像可能和激光雷达、3d结构光camera、毫米波雷达、超声波雷达来进行配合。只要对最终的系统有利，我们有必要选用各种传感器组合在一起，而不拘泥于摄像头本身。图像本身没有深度信息，此时除了深度学习之外，另外一个稳妥的办法，就是匹配一个深度检测传感器，距离短可以用3d结构光，距离长可以用lidar，现在这方面都已经越来越成熟了。
上面说的三点只是生产中常见的几个误区。此外，在工业当中，实际使用的软件，也不是opencv，而是halcon和vision pro。拿halcon举例，用户自己本身不需要掌握复杂的算法，通过脚本就可以实现功能的开发。在脚本完成后，可以导出为c#或者c++代码，结合dll文件，可以最终部署到自己的项目中。本身halcon也有windows版本和linux版本。只是halcon本身是商业软件，作为学习使用一般问题不大，如果是大范围的做商业部署，最好还是用opencv+定制算法+硬件优化来解决大多数问题，这样比较稳妥。
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