「2019」「RM圆桌」第五期 抢人头要靠自瞄

2、        自瞄怎么做起？
1）编程语言选择
C++、python：
C++是编译型语言，是编译执行的，程序是先需要编译成二进制执行程序，既机器码，然后才能执行，编译的时候编译器可以进行一些优化，python是解释型语言，是解释执行的，和物理机CPU之间多了解释器这层，所以运行效率C++ >> python。
但python也有它的好处，python编程更加简单高效，不需要像C++一样要去关心底层内存的操作，python使程序员只需更加关注程序的目标而不是过程，所以非常容易上手，也非常容易实现想要的功能。
通常最好的选择是用c++搭建辅助打击框架，不过python也可以用在部分算法的验证、辅助工具的编写上面，在编程能力有限的情况下，python也是个不二选择。

（嘉宾在激情打字中）

2）第三方库的运用
俗话说的好，前人栽树后人乘凉，如果所有的算法都从零写起那得需要多少时间和经历，是十分不可取的，所以合理使用第三方平台能快速实现想要的功能。
OpenCV：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV的官网有很多教程，同时社区也很完善，很多问题直接搜索就可以解决：https://opencv.org/

HALCON：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和图像分析应用的快速开发。
HALCON学习网：http://www.ihalcon.com/ （包含教程、软件下载、论坛等）

普遍的方案都是使用C++和OpenCV实现视觉算法，而HALCON是商业级别的软件（说白了就是正版要用钱买，而且比较贵），由于其使用的简易性、调试的便捷性和算法的高度集成性，在工业上采用的极多，HALCON可以通过可视化编程和利用一系列辅助工具缩短程序开发时间，同时该平台提供了大量实际应用的成熟方案DEMO，例如OCR光学字符识别、零件尺寸测量、三维物体识别等等，其运行效率和精度也是不容小觑的。

请问自瞄过程中，怎样对目标进行预测，运用到什么策略或算法？

请问华工现在采用的是什么视觉方案呢

3）计算平台的选择
这里介绍两种主流的选择
A、NUC
NUC是intel推出的mini PC，性能和日常使用的笔记本甚至台式机的性能相当，优点是体积较小，而且由于是intel框架的，程序的移植非常容易，不需要做什么修改就能从自己的PC移植到NUC上，缺点是显卡用到是Intel的集成显卡，不易使用GPU加速的算法。

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嗯嗯，可以讲讲你做自瞄算法的一般思路吗？

chinazc123 发表于 2019-2-15 19:05
请问自瞄过程中，怎样对目标进行预测，运用到什么策略或算法？

我也需要，求解

嘉宾需要整理下思路哈哈