常用的视觉检测软件/库

视觉开发软件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV， 还有eVision、Mil、Sapera等。

（一）、Halcon：底层功能算法多，运算性能快，功能齐全，容易上手，开发项目周期短。非开源项目，商用收费，价格较贵。

         Halcon：Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它是一套image processing library，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波，色彩以及几何，数学转换，型态学计算分析，校正，分类辨识，形状搜寻等等基本的几何以及影像计算功能。整个函数库可以用C，C++，C#，Visual basic和Delphi等多种普通编程语言访问。 Halcon为大量的图像获取设备提供接口，保证了硬件的独立性。

（二）OpenCV：功能算法相对较多（比Halcon少），开源，可用于商用，开发周期较长（比Halcon长），有些算法要自己写。

        OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。其核心轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE的接口，如今也提供对于C#, Ruby的支持。OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和Mac OS等平台上运行。

OpenCV出身：OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 其核心由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux； 免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用；速度快；使用方便。

OpenCV具有以下的特征： （１）开源计算机视觉采用Ｃ／Ｃ＋＋编写。 （２）使用目的是开发实时应用程序。 （３）独立与操作系统、硬件和图形管理器。 （４）具有通用的图象／视频载入、保存和获取模块。 （５）具有底层和高层的应用开发包。

应用OpenCV能够实现以下功能： （１）对图象数据的操作，包括分配、释放、复制和转换数据。 （２）对图象和视频的输入输出，指文件和摄像头作为输入，图象和视频文件作为输出。 （３）具有对距陈和向量的操作以及线性代数的算法程序，包括距阵、解方程、特征值以及奇异值。 （４）可对各种动态数据结构，如列表、队列、集合、树和图等进行操作。 （５）具有基本的数字图象处理能力，如可进行滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图和图象金字塔等操作。

（６）可对各种结构进行分析，包括连接部件分析、轮廓处理、距离变换、各种距的计算、模板匹配、Hongh变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合和Delaunay三角划分等。 （7）对摄像头的定标，包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。 （8）对运动的分析，如对光流、运动分割和跟踪的分析。 （9）对目标的识别，可采用特征法和隐马尔科夫模型（HMM）法。 （10）具有基本的GUI功能，包括图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理及滚动条等。 （11）可对图像进行标注，如对线、二次曲线和多边形进行标注，还可以书写文字（目前之支持中文）。

（三）VisionPro

         VisionPro是美国康耐视Cognex公司提供全套视觉解决方案。VisionPro提供多种开发工具拖放式界面、简单指令码和编程方式等，全面支持所有模式的开发。用户利用VisionPro QuickBuild™可以无需编程配置读取、选择并优化视觉工具，决定产品是否合格。用户也可以利用C++、C#、VB及.NET开发管理应用程序。Vision Pro提供的.NET程序接口允许用户采用面向对象的高级语言编程访问所有工具，以高效开发客户的专用视觉方案。

（四）LabView

         LabView是一种程序开发环境，由美国国 家仪器（NI）公司研制开发，使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。 LabView软件是NI设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。 LabView开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。

三，HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。

H:  0 — 180

S:  0 — 255

V:  0 — 255

HSV（色度/饱和度/亮度）颜色空间是表示类似于RGB颜色模型的颜色空间的模型。根据色度通道(Channel)对颜色类型进行建模，因此在需要根据颜色对对象进行分割的图像处理任务中非常有用。饱和度的变化代表颜色成分的多少。亮度通道描述颜色的亮度。