前言
随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术也得到了广泛的应用。机器视觉工程师负责开发和维护计算机视觉系统，用于图像和视频分析。本文旨在为有志于从事机器视觉行业的人员提供一个学习指南。机器视觉平台
HALCON HALCON是由德国MVtec公司开发的一套完善的机器视觉算法包。它的优势在于： 底层功能算法多，运算性能快。 需要一定的软件功底和图像处理理论。 VisionPro VisionPro是由Cognex公司开发的机器视觉软件。它的特点是： 提供友好的图形用户界面，易于上手。 算法功能丰富，但某些高级算法可能需要额外的授权。机器视觉需求
机器视觉系统可以应用于以下领域： 二维 识别定位 OCR识别 二维码识别 测量 缺陷检测 机器控制 三维 多目标定 三维重建 三维匹配合格的机器视觉工程师
要成为一名合格的机器视觉工程师，需要具备以下方面的知识： 图像处理 图像理论基础 图像增强 图像几何变换 图像频域处理 形态学 图像分割 图像复原 运动图像 图像配准 模式识别 软件编程 C、C++、C编程能力 MFC界面开发基础 光学知识 相机、光源、镜头的选型原则HALCON学习方法
学习HALCON的关键在于掌握其算法流程和套路： 特征提取 几何特征 纹理特征 颜色特征 概率特征 算子描述特征 Hough特征 项目流程 需求分析和方案制定 算法流程规划和业务逻辑设计 模块化编程和集成化实现 调试和交付 学习建议 结合项目实战学习 补充C++和C知识 学习模块调用 采用先HALCON实现图像处理，再用VS实现界面的方式机器视觉发展趋势
机器视觉正朝着结合神经网络和深度学习的方向发展，以实现人工智能机器视觉开发。参考资料
[全套学习资料下载链接](提取码：3r6s作者寄语
希望文章能为各位读者在机器视觉学习的道路上提供帮助。本人会持续发布有参考价值的帖子和分享学习资料，欢迎关注和查阅我的其他文章。本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
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