halcon与delphi

      halcon与delphi系列，早两年就想写，不过一方面，因为halcon是售价高达数万欧元（不是人民币）的专业软件，知道的人不多，
      另外一方面，个人琐事太多，一直没时间动笔，这次，借国庆空闲，匆匆忙忙，开个头先。
      这个标题本来准备用：《halcon、opencv与delphi、python、vb、c++》
     太杂，虽然现在流行长标题，还是简化了。

      做图像分析有十多年，写过原生的OCR字符识别，当时没有opencv，全部是原生代码，写的很痛苦，和写汇编差不多
      不过也学习到不少东西，blur、细化、骨架、闭合、。。。。。。，从这点看，学习下opencv，对于基础也是必要的
      效果还可以，基本上除开QQ过于变态，一般的论坛、csdn、工行、移动、博客园、老版新浪微博的验证码，都能简单愉快的暴力识别。
      这几年，主要做图像分析、字体结构的图像分析、AI方面的项目，实业方面，主要是PCB抄板设计，这个是protel电路图逆向工程，必需的。

      图像分析主要用过agg、opencv、cgal、labview、vision、halcon、sci、pil，以及一大波gis内置的高素质几何计算库
      编程语言早期是：c、c++、，这几年是：python、delphi，
      目前，图像分析基本上就只是：delphi+halcon，(机器学习与大数据，是python+sci.xxx+pandas)
      delphi+halcon,这个组合，可以说是图像分析的神级配置，无论是开发效率，还是运行实在是太高了，分分钟秒杀c+opencv,c+python,以及其他各种组合，

      特别是开发效率，几乎只有cv与c++的十分之一一，因为halcon内置的就是简化版本的pascal脚本型编程语言，而且halcon的控件封装，非常庞大、专业、细致，基本上和原生vcl控件差不多。

halcon与opencv

      机器人，是目前国家鼓励的科技、产业项目，目前程序员缺口极大，而国内早期，和目前，delphi程序员，可能是世界上最多的，早几年，还传说，盛大准备收购delphi，虽然没成，不过绝对不是钱的问题。
      机器人，最核心的人工智能与机器视觉，人工智能，python已经是标准
      机器视觉，说白了，还是图像分析，这块，德国的halcon（海尔肯，自己随便音译的），是目前行业最好的方案，基本上没有对手，
      国内，学术界目前还是opencv为主，虽然cv是免费的，halcon的售价高达数万欧元，但凭借其强大的功能和一线生产力效率，企业领域，基本上是halcon独大。
      opencv虽然很强大，但与halcon相比，无论在开发效率，运行速度以及内置模块功能方面，完全是业余级的。
      这个原因是多方面的：

• ::opencv是开源软件，无法收录最新的专利、商业算法，至少有5-10年时间的技术差距
• ::许多企业自身开发的算法是严格保密的，halcon不少内置函数，即使是专业人员也无法理解函数采用的算法、模型。
• ::opencv偏重于学术，算法虽然简单，但效率不高，即使是最基本的hough直线检测，如果不对内部源码进行二次修改，对原图进行过滤，结果基本无法直接使用
• ::opencv优化不够，近年虽然也加入gpu、cuda和c语言高效函数，但与halcon汇编级的优化，差距还是很大的
• ::opencv不够全面，只有最基本的图像分析模块，缺乏专业的几何计算模块，由于实际项目，必需记住sci，sympy，cgal等其他几何计算库，大大增加了开发成本和学习周期

   例如，即使是最简单的轮廓分析，opencv只有最基本的矩形、园、椭圆几种，而halcon要丰富的多；

    而再如，形态学内置模型，cv只有cross、rect、circle三种，而halcon预支模型高达数十种。

    象下图的堆砌原件，opencv基本上无能为力，而halcon直接秒杀：（ps，本blog还缺几张图，有时间补）

halcon与delphi

      halcon的内置语言，基本上是简化版本的pascal，不过增加了python的元组tuple数据。
      奇怪的是，国内halcon开发，基本上是vb，和c++（csharp）两种模式
      一线，基层用户用vb的多，专业学者，大部分使用c++（csharp），而delphi很少有人用。
      这个一方面，与delphi自身近年衰退有关，另外，delphi调用halcon，每次会有20m左右的内存泄露，也有关系。
     不过，delphi再不行，在TIOBE2105编程语言排名榜上，也是仅次与c（含c、c++、objc、occsharp）的行业第二大原生编程语言。
     （ps，xe9、xe10，delphi强化了并行开发，不过远不如python的map优雅方便，如果delphi能够整合cuda开发，进入gpu、hpc领域，才是真正凤凰涅槃）

       而内存泄露，是crack的问题，就是c++，也有，用vb因为使用halcon的.net封装模块，因为net平台内置gc管理，可以解决，其实delphi也可以采用.net模块

delphi、c++、vb、python与图像处理

      vb即使对于初学者，和在产品开发原型阶段，也是很差的图像开发语言。
      初学者，以及简单的产品原型开发，笔者推荐python+opencv，cv3.0已经支持python3了，
      可惜，delphi的cv库还是v2.49版本的，不然，delphi+cv3也是个不错的选择，特别是调试、效率方面

     c++，无论如何，不是图像分析理想的工具，
     对于图像分析，c语言类的底线，差不读只有c了，即使是opencv，90%也是c，
    （fontforge的开发者，是如此痛恨c++，以至于在faq里，对c++大段吐槽）

     图像分析起点就是2D，二维的，复杂一些，连续图像序列，3D，动态图像分析，都必需是多维的数据模型。
     而c语言，先天缺乏内置数组，采用*指针结构，作为数组。
     *指针数组,对于简单的一维数据分析，勉强可以，但对于2维、3维以及更高的多维数据，非常痛苦。
     大家知道，图像处理非常吃内存，而c的内存管理，完全是*指针，欧式，复杂无比。
     对于一线程序员而言，采用c++进行图像处理，在c++编程语言方面的时间成本，甚至要高于图像分析算法本身。
     至于c++，唯一的优点，可能就是速度。
     而c的速度优势，是相对于vb、python的，可能有10-20倍的运行速度优势，不过对于delphi，就是在最严格的对比当中，也是基本差不多。
     不过delphi十倍于c的开发效率，使程序员，能够在软件开发的原型、中期、调试、交付、维护等各个阶段，采用更多的模型算法，进行优化，因此，实战当中，delphi+halcon的组合，要远远优于c+halcon，c+opencv
     以往，图像处理，delphi唯一的短板，是缺乏工业级的图像库，cv、cgal对于delphi的支持一直不够好
     不过短板这个已经被halocn给完美的弥补了。

     重要的话要说三遍，3x

      delphi+halcon,图像分析神级配置，分分钟秒杀c+opencv,c+python,以及其他各种组合

      delphi+halcon,图像分析神级配置，分分钟秒杀c+opencv,c+python,以及其他各种组合

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