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机器视觉软件主要以两种典型的方式出售：一种是包含多种处理算法的工具库，另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。这两种各有利弊，需要时间确认这一特性后再做选择。维视图像提供的图像处理软件包含这两种，既可以提供应用又满足客户变化多样的需求。
3、编程和操作方便
简练、直观的图形界面是简单运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口大概从“设置"和“操作"这两方面来评估。对一个工程师来讲，它大概十分复杂，而关于一个操作者来说应十分简单。
4、亚像素精度
视觉体系的分辩率是体系能分辩的小特征。例如，1’’的视觉规模(FOV)运用一个640x480像素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚像素的才能。也就是说，这些算法可以丈量或得出比一个像素更小的单位。
5、易于升级
机器视觉体系可运用在各种场合，他们的运用规模可从时尚的摄像机到监督体系。当挑选一个体系时应思考体系将来的升级。依据通用目的的视觉软件体系十分好晋级。终用户大概依据附加的摄像机、照明的改变、视觉东西的改变等来思考将来对体系的需要。
6、图象预处理算法
大部分的图像处理软件提供预处理算法，需要比较其提供的丰富程度，效率等。
7、体系集成
假如你对机器视觉技能不是很精通，那么针对你的项目就需要一个体系集成商，理想的视觉商品能被体系集成商广泛承受。
二、常用机器视觉软件介绍
1. OpenCV，开源免费的图像处理库
OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库，利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。利用面向对象的VC++6.0编程工具，用C++语言进行程序编写OpenCV算法库为VC++编程处理数字图像提供了很大的方便，其必将成为图像视频处理领域的强有力的工具。
缺点：由于是开源软件，其版本繁多，函数库复杂，执行效率收到应用，比较适用于科研和学习，不适合工业应用。
2. Halcon，强大的图像处理库
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*具有效能的MachineVision软件
缺点：价格比较贵，每次分发需要重新购买授权。
3. NI Vision，快速验证的图像处理库(含视觉助手、VBAI）
NI视觉软件中的图形化编程和视觉算法工程可实现更高的开发效率。 在可配置环境和全面的编程库中作出选择，更好地满足需求并快速启动。它们可与所有的硬件组合配合使用，兼容性良好，从而方便地使用现有的代码，管理和维护多个硬件系统。
缺点：好用的必然贵。
4. Matlab，底层算法验证
matlab用法方便，特别是集成了图像处理的很多函数，几乎囊括了所用图像处理的方法。把常见操作都做成了相应的内建函数，使使用者不用去考虑怎样读取图片、怎样转换颜色空间等固定和成熟的算法的细枝末节，将主要精力投放到算法研究中。
缺点：matlab对处理方式的细节把握不够