halcon视觉基础与编程入门
视觉九点标定原理？
视觉九点标定原理？
视觉九点标定是点的仿射变换，只是图像行列、和坐标XY的仿射关系，也就是矩阵关系。
从只有XY2个坐标轴来看，只有二个方向，所以只能适用于2D。
视觉九点标定具体流程：
第一步：制作9个点，相机采图的时候能全部拍到即可。
第二步：保持9个圆点不动，使用机械手的作业工具对准9个圆的圆心位置，并保存好机械手坐标。
然后把9个点的坐标按照圆的序号在生成一个一维数组变量。（一定要对好序号，就是第一步中排序后的序号和数组元素一一对应）
第三步：使用图像行列的圆心和机械手的一维数组变量，生成一个矩阵关系。
第四步：有矩阵了，就直接使用矩阵即可。
第五步：很多人会认为第四步完成了，有一部分情况是没有问题。
识别的物体的机械手位置不在抓取9个点的位置时，就不适用了，会偏的一塌糊涂。
opencv与halcon优缺点？
Halcon
在工业视觉领域属于经常使用的软件，相对于opencv的开源精神Halcon属于商业非开源项目并且收费。Halcon起源于德国在国内的工业视觉领域市场占用率遥遥领先,在国内市场份额处于第一。,其提供了1500个多个API算子供开发人员使用。其调试也是很方便的，断点单步运行，图像变化随时可以看到。Halcon算子可以被C ,VB,C#,Delphi等开发语言调用,同时算子也提供COM版,原则上,支持COM的所有语言都是可以调用Halcon算子的，所以其开发灵活性和调试方便性深受广大开发者喜欢。
Halcon提供的每一年都有升级，在升级的过程中算子的速度更快能达到汇编级别的加速度，对比opencv在总体的算子性能领先程序在五到十年。与此同时Opencv在调试的过程中没有Halcon方便，opencv的使用需要用户有比较好的编程基础，并且图像并不是实时能够观察调整。
Halcon：底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。快速学习的做法：研究实例、做实战项目。halcon不能提供相应的界面编程需求，需要和vs来构造界面，才能构成一套完整软件。
OpenCV
Opencv:计算机图像方面的图像库，开源的，可以用于商用，在很多高校和科研机构使用比较多，更多的人选择它，是为了写自己的算法，其调试不像Halcon那样方便，其项目开发周期也比Halcon要长，所以在工业应用上，还不是太多。
但是，如果你是搞算法的，并且项目周期长，公司不愿意购买/使用商业视觉软件的，可以考虑Opencv；如果你的项目周期短，公司可以承受商业软件的成本，选择Halcon会是比较明智的选择。