主要观点总结
本文主要讨论了深度学习与计算机视觉领域中，关于使用Halcon和OpenCV的对比和建议。文章涵盖了不同观点的讨论，包括学术分享、产业应用、就业招聘等方面。
关键观点总结
关键观点1: Halcon与OpenCV的比较
Halcon作为商业软件库，解决问题相对方便，但可能限制拓展空间；OpenCV源码开放，适合算法能力强者，可自由魔改和优化性能，但稳定性需通过大量测试调试确保。
关键观点2: 产业应用与就业招聘趋势
产业中，使用Halcon多见于产业链条比较低端的部分，而OpenCV在新兴的创业公司中更受欢迎。就业招聘时，基本要求熟悉OpenCV，对Halcon的了解是可选的。
关键观点3: 关于OpenCV的算法效果与优化
OpenCV并非专为机器视觉行业打造，一些算法未做特定优化。强调算法能力，需要查论文、做实验、做改进，甚至设计自己的算法。
关键观点4: 个人经验与建议
对于初学者，若想快速入手机器视觉，Halcon可能更友好；但若想深入研究底层原理，学习OpenCV更为合适。核心能力是分析、提出方案、改进方案，软件包只是实现问题的工具。
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链接：https://www.zhihu.com/question/444576608 编辑：深度学习与计算机视觉 声明：仅做学术分享，侵删 作者：日月 https://www.zhihu.com/question/444576608/answer/1731909068 这个看你能力。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
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