一、开源计算机视觉库
OpenCV - 特点:
开源免费,支持C、Python、Java等多语言,提供图像处理、特征提取、目标跟踪等算法,社区支持强大。
- 适用场景:预算有限的项目、教育与研究、快速原型开发。
Scikit-image - 特点:
基于Python的图像处理库,专注于图像分割、特征提取,适合科研和工业应用。
ImageJ
- 特点: 开源的生物医学图像处理工具,也可用于工业显微图像分析。 二、商业工业视觉软件Halcon
- 特点: 提供全面的图像处理功能,支持多硬件接口,拥有强大的GUI和开发环境,技术文档完善。 - 适用场景
Cognex VisionPro - 特点:
用户友好,集成目标检测、3D重建等功能,与Cognex硬件兼容性良好。
- 适用场景:自动化生产线、质量检测、机器人视觉系统。
海康威视(Hikvision) - 特点:
提供工业级图像处理功能,支持多种相机型号,适合复杂工业场景。
三、其他常用工具
LabVIEW + YOLOv5
- 特点: 结合LabVIEW的硬件接口能力和YOLOv5的深度学习算法,实现实时瑕疵检测与定位。Vision Editor
- 特点: 流程图化算法设计工具,支持定制界面和脚本编写,提升开发效率。 四、选择建议 预算有限/开发周期短
高精度需求:Halcon或Cognex VisionPro,但需评估硬件兼容性。
快速原型开发:LabVIEW结合深度学习框架(如YOLOv5)。
以上软件可根据具体工业场景(如汽车制造、医疗设备、物流检测等)进行选型,建议结合功能需求、预算及团队技术能力综合评估。