halcon和opencv哪个好 opencv有没有cnn的接口函数？
opencv有没有cnn的接口函数？
您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
作为it从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。
首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。
从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。
从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。
从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。
opencv和halcon区别？
哈尔康：机器视觉行业知名的商业视觉库是非开源的，在国内市场占有率排名第一。它提供了1500多个API操作符供开发人员使用。一些基本的编程很容易上手，其调试也很方便。您可以通过单步通过断点随时看到图像的更改。Halcon运算符可由C、VB、C#、Delphi等开发语言调用。同时，运营商还提供com版本。原则上，所有支持com的语言都可以调用Halcon操作符，因此其开发的灵活性和调试的方便性深受开发人员的喜爱。
opencv：计算机图像的图像库，开源，可用于商业，在许多高校和科研机构得到广泛应用。更多的人选择它来编写自己的算法。它的调试不如Halcon方便，项目开发周期也比Halcon长，所以在工业应用中也不太多。
因此，如果你从事算法，项目周期长，公司不愿意购买/使用商用可视化软件，可以考虑opencv；如果你的项目周期短，公司可以承担商用软件的费用，选择Halcon将是明智的选择。
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