本篇目录：
- 1、halcon和opencv的图像互转(C/C++)
- 2、使用OpenCV获取摄像头图像,编码压缩并发送的问题
- 3、opencv识别图像变化多少
- 4、请问opencv处理图像后得到的图像信息怎么提供给PLC啊?
- 5、vb.net可以使用opencv可以图片深度学习吗
halcon和opencv的图像互转(C/C++)
1、简介：opencv开源的计算机视觉库，halcon是商业的视觉库，opencv的一些算子在一般的生产环境下是够用的，但是在对算法速度、精度都要求更高的环境下就有些吃力了。
2、halcon转opencv需要7ms，opencv转halcon需要30ms。
3、OpenCV开发语言是C++、C#（emgu）、Python、Ruby、MATLAB等语言；Halcon开发语言是C，C++，C#，Visual basic和Delphi等语言。应用场合对比 OpenCV侧重计算机视觉领域，侧重研究领域；Halcon侧重机器视觉领域，侧重应用领域。
4、软件平台：VC：基本上工具包都支持VC的开发。C#：逐渐成为流行的使用平台。LabVIEW：图形化开发平台，开发周期短，维护较为容易。VB、delphi：用的人较少。
5、halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。
使用OpenCV获取摄像头图像,编码压缩并发送的问题
一般来说会报缺少qedit.h和dxtrans.h 前一个问题你需要安装dxsdk_feb2005_extras.exe，下载解压后，里面的include目录下就有qedit.h头文件，然后设置你的include路径将其包含进去即可。
首先 去设备管理器查看硬件运行是否正常，或者使用其他调用摄像头的程序测试，如360魔法摄像头，微信、qq视频等。然后 ，使用opencv调用摄像头。
这种情况可能是因为Python中的OpenCV库无法直接读取某些特定类型的摄像头数据流，需要使用其他工具或库来解决。下面是一些可能的解决方法：确认URL地址正确性：首先，请确保URL地址是正确的，可以使用浏览器进行测试。
应该是这样，每次循环都应该把图像从视频流里提出来，然后符合条件就保存处理。而你的是符合条件才提，而视频并没有跳帧，所以处理的图像就不对。
）、项目（菜单项）-…属性-VC++目录：需要配置“包含目录”和“库目录”两项。2）、配置“包含目录”项：添加行”%opencv%\build\include”即可。
您可以尝试以下方法：检查摄像头是否已经正确打开，如果没有，请尝试重新打开摄像头。检查摄像头是否能够正常读取帧，如果不能，请尝试更换其他视频源或者调整摄像头的参数。
opencv识别图像变化多少
1、影响不大。分辨率高则运算慢一些。OpenCV是一个基于Apache0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。
2、只给定一张图片可以根据图像中相关特征进行标定，比如：图像中的某个物体具有直线性特点。一般是找出本来应当是直线的物体边缘，在其上取若干点，根据这些点将图像中的物体边缘重新校正为直线。
3、数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
4、假设原始图像为 M+N ，缩小后的图像大小要求为 m+n ，需要将图像划分为 )M+N*；)m+n* 大小的互不相交的小块，计算小块的平均值，该值作为缩小图像对应的像素值。
请问opencv处理图像后得到的图像信息怎么提供给PLC啊?
通讯方式给PLC吧，串口、网口，不同PLC还需要对应不同的协议。
在单片机上运行调用opencv有这些操作：图像读取：使用OpenCV库函数读取图像文件，可以是常见的图片格式如JPEG、PNG等。图像处理：使用OpenCV提供的各种函数对图像进行处理，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。
从架构上来说，你的程序需要分两块，一块做图像分析，一块负责和PLC通信。从技术上来说，与PLC通信通常有两种方式，一种是OPC，另一种是dll。
vb.net可以使用opencv可以图片深度学习吗
1、这个肯定是不可以的，opencv作为一款计算机视觉的库语言，主要安装在vc0、vc.net200vc2005 Express、Linux下，你要想搞图像这块我建议你学C，在vs2008上运用opencv。。
2、在深度学习方面，OpenCV集成了多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Caffe等，可以实现图像分类、目标检测和图像分割等任务。除了以上主要功能外，OpenCV还具有其他一些强大的应用。
3、opencv是一个图像处理库，只是其中封装了传统的机器学习方法和特征提取方式。深度学习是新兴起的机器学习算法，是神经网络算法的扩展，不再需要人工去提取特征，效果也非常好。
4、基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。OpenCV是Intel开源计算机视觉库。
到此，以上就是小编对于opencv图像拷贝的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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