halcon的图像缩放窗口怎么在c#中使用

解决办法,我们怎样让服务器出面发布"假"消息去欺骗客户端呢vsftp的作者早想到这点了,我们只需要在vsftpd的配置文件中加入如下两行即可

pasv_addr_resolve=yes //允许vsftpd去欺骗客户

pasv_address=10101020 //让vsftpd以这个地址去欺骗客户

重启vsftpd后,我们再从客户端测试发现也可以正常使用

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重启vsftpd后,我们再从客户端测试发现也可以正常使用

18、19版本。

halcon自从18版本以后，便支持深度学习，其中18、19版本训练时候要求电脑必须有GPU，并且是英伟达独立显卡才可以，检测有无GPU都可以，而20、21版本等不仅可以GPU训练，更支持CPU训练，对于配置低的使用者或者小白是非常友好的。

Visionpro的优势

1、在美国有着更大的市场

2、对于无编程基础的人员来说更加简单易用

3、更低的系统软件开发lisence花费

4、具有美国邮政的条码读取工具

5、QuickBuild环境允许无编程基础的人更快的开发应用程序

15 Visionpro的劣势

1、有限的3D机器视觉算法库

2、更低的运行时lisence花费

3、支持的图像位深度少

4、没有GPU处理

5、很少的图像处理算法工具（例如缺少FFT）

6、QuickBuild环境下，想要开发出更高级的应用程序会增加不必要的复杂性，与其这样，您最好在NET的环境中去开发您的程序，这样就避免QuickBuild环境带来的不便

二、视觉处理性能

21 2D模式匹配

对于8位灰度图像而言，Visionpro的PatMax和Halcon的几何模式匹配算法具有几乎一样的2D模式匹配性能。Halcon的模式匹配也可以用在16位的图像上。Visionpro模式匹配只能用于8位图像。

22 1D和2D形态学

Halcon最高支持32位深度的处理；Visionpro支持基本的8位处理，仅有一小部分工具支持16位的图像。

23 BLOB分析

Halcon的blob工具更多、更灵活、更强大；Visionpro的工具相当的基本，非常适用于典型的应用

24 Imageprocessing filters

halcon拥有不少于100个图像处理滤波器包括FFT，并且支持更高的图像位深度，大多数Halcon滤波器可以运行在32位深度的图像上。Visionpro只有一小部分图像处理滤波器，大部分只支持8位，一些支持16位。Visionpro缺少FFT算法，而该算法在缺陷检测的应用中可以把固定的纹理特征移除。

25 ImageClassifier Tools

Halcon支持相当多的识别以及检测应用的预定义的分类器工具，halcon支持多层感知神经网络分类器，支持向量机分类器，高斯混合模型分类器，N维盒子以及非正态分布数据集领域的聚类。K-最近邻分类器，自动特征选择。

Cognex有一个"Inspection Designer"，或者CogDataAnalysis工具，可以允许您根据程序的结果创建一个用户分类器。没有预定义的分类器工具。有一个追加的视觉模块称作VisionPro Surface-其训练算法根据人类视觉提供的线索训练每个种类的缺陷

26 OCRand OCV

OCV比OCR有一个更加易用的接口，使用之前需要训练。Halocn有一个预训练的工业字符库，因此使用时无需训练，库里面的字体的特征已经很完美了。

27 1Dand 2D Barcode tools

1D和2D有同样的性能，Cognex在条码评分等级的数量上有优势并且有解码美国邮政条码的能力

28 图像采集和特征

Visionpro通过他们的图像采集供应商提供对相机的支持。相机供应商或者cognex必须创建一个用户相机配置文件-例如CCF。Visionpro支持通用的Gige视觉系统的GeniCam，但是奇怪的是，不支持其他框架下的通用geniCam比如Cameralink，CoaXpress，或者USB3。

Halcon支持所有的图像采集标准-gige ，usb3，genicam，gentl，directshow，twain等等。Halocn也具有从非高清相机创建高清图像的能力-一般情况下，一个典型的basler gige相机，运用halcon的算法可以获得超过100DB动态范围的高清图像。

一、开源的OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library：http://opencvorg）是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法。

文档OpenCV 2x API描述的是C++ API，相对还有一个基于C语言的OpenCV 1x API，后者的描述在文档opencv1xpdf中。

OpenCV具有模块化结构，这就意味着开发包里面包含多个共享库或者静态库。下面是可使用的模块：核心功能（Core functionality） - 一个紧凑的模块，定义了基本的数据结构，包括密集的多维Mat数组和被其他模块使用的基本功能。

图像处理（Image processing）  一个图像处理模块，它包括线性和非线性图像滤波，几何图形转化（重置大小，放射和透视变形，通用基本表格重置映射），色彩空间转换，直方图等。

二、VisionBANK SVS智能视觉软件

维视智造推出的 VisionBank机器视觉软件组合了世界主流的机器视觉技术，具有快速而强大的应用系统开发能力。 VisionBank利用拖放工具，以加速应用原型的开发。

这一成果在应用开发的整个周期内都可应用。VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决。

三、LabVIEW用于机器视觉

美国NI公司的应用软件LabVIEW机器视觉软件编程速度是最快的。LabVIEW是基于程序代码的一种图形化编程语言。其提供了大量的图像预处理、图像分割、图像理解函数库和开发工具，

用户只要在流程图中用图标连接器将所需要的子VI（VirtualInstruments LabVIEW开发程序）连接起来就可以完成目标任务。

任何1个VI都有3部分组成：可交互的用户界面、流程图和图标连接器。LabVIEW编程简单，而且对工件的正确识别率很高。

四、德国的MVTecHALCON

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。

它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。