一直都是使用opencv进行机器视觉方面的开发，但是opencv开发有很多不足的地方，都不是说opencv做得不好，但是opencv没有IDE，有时调参数时编译很多次才得到满意的结果，这点我觉得不是很好，我用过ni vision，里面有开发就简单一点，当然代码量其实差不多，但是前期的测试会节省大量时间。基于这个原因我找了halcon，其实知道这个软件已经有一些时间，不过一直没有使用，原因就是想训练一下自己的手写能力（这个原因比较无聊，其实是halcon价值不菲），不过项目实在进度比较紧张，只好用用halcon，反正我就是检测好参数，至于以后要不要用他生成的程序以后再说。
halcon支持多个平台，我就找最简单的windows的平台的开发工具，安装时选择不支持sse2的，只是P3和K8以前的cpu不支持sse2的指令集（本人电脑肯定支持），只是考虑一下用户的问题（因为不清楚是不是编译的过程有所不同，保险为上）。
网上关于halcon资料极少，少得可怜。只能靠自己看里面的例子和英文文档，进度颇慢。语法上支持C，C++，VB等，一般的流程是先用halcon做好了图像的处理部分，然后导出成其它语言的文件。再开其它开发工具进行开发，这部分其实和opencv没有什么区别。
语法方面，类似于VB的语法，赋值方面就好像pascle了。一般的处理流程是这样的：
dev_open_window(0，0，-1，-1，black，WindowID)
read_image(Die,'die3')
threshold(Die,Brightregion,128,255)
shape_trans(Brightregion,ROI,'rectangle2')
reduce_domain(Die,DieROI)
threshold(DieROI,RawSegmentation,50)
fill_up_shape(Rawsegmentation,Wires,'area',1,100)
opening_circle(Wires,BallRegion,15.5)
connection(BallRegion，Balls)
select_shape(Balls，FinalBalls，'circularity'，'and'，0.85，1.0)
先加载一个图片到窗口，然后进行图像处理。时间到了，以后有机会再写。
Halcon标定流程
摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。准确来说，叫摄像机系统比较正确。两者的区别我也提一提吧，有些同学可能不知道，所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。
两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。流程如下：
1、初始摄像机参数：
startCamPar：＝[f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,NumCol,NumRow]
f 焦距
k 初始为0.0
Sx 两个相邻像素点的水平距离
Sy 两个相邻像素点的垂直距离
Cx、Cy 图像中心点的位置
NumCol NumRow图像长和宽
3、fin_caltab找到标定板的位置
4、find_marks_and_pose 输出标定点的位置和外参startpose
5、camera_calibration输出内参和所有外部参数
到第五步时，工作已经完成了一半，计算出各个参数后可以用map_image来还原形变的图像或者用坐标转换参数将坐标转换到世界坐标中。
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