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简略信息一览：
学houdini需要的编程基础
1、Houdini有三种内置语言：表达式、vex、python，编程是学习houdini的基础，需要熟练掌握Python和C语言，Houdini作为一个程序化为主要思路的工具，在很多地方支持用代码来描述自己想要的行为。Houdini开放软件底层，用户通过自定义方式实现所有特效需求。
2、编程是学习houdini的基础，需要掌握Python和C语言。Houdini作为一个程序化为主要思路的工具，在很多地方支持用代码来描述自己想要的行为。特效中的编程和软件开发中的编程很不一样，后者往往是做大型项目，需要更扎实的程序设计水平；而特效往往只是用一些程序片段，因此学起来并不困难。
3、编程就是学习houdini的基础，Houdini有三种内置语言：表达式、vex、python。Houdini开放软件底层，用户通过自定义方式实现所有特效需求。因此，用户的编程、数学和物理基础有多强悍，就会定义出多么强悍的功能。PYTHONPython是最容易使用的语言之一。Python可以为基本上任何网站需求创建一个框架。
4、---概述：精通是通过houdini自定义的功能，实现项目的特定需求。编程是学习houdini的基础，熟练Python和C语言。houdini开放软件底层，用户通过自定义方式实现所有特效需求。因此，用户（团队）的编程、数学和物理基础有多强悍，就会定义出多么强悍的功能。
5、VEX语言在Houdini中的应用与入门VEX是Houdini内置的语言，用于提高编程效率并实现与C++相媲美的运行速度。它广泛应用于Houdini的多个场景，包括但不限于shader编写、自定义节点创建、COP后期合成、POP粒子生成、SOP模型生成以及CHOP动作处理。
机器视觉方面有哪些好的开发平台?各有什么特点
MVTec HALCON：作为一个强大的商业机器视觉软件平台，MVTec HALCON因其卓越性能和高度可靠性而受到推崇，适合执行各种复杂的视觉任务。该平台提供一系列广泛的工具和算法，并支持多种编程语言进行定制开发。 OpenCV：作为一个开源的计算机视觉和机器学习库，OpenCV拥有丰富的图像处理和视觉算法。
软件平台：- Visual C++ （VC）：作为应用最广泛的平台之一，VC以其强大的功能和通用性著称。它与Windows系统具有良好的兼容性，运行性能优越。开发者可以选择自主编写算法，也可以利用现有的工具包。大多数工具包都支持VC开发，因此它成为了许多开发者的首选。
开发平台：- VC：作为最广泛使用的平台，VC功能强大，与Windows系统兼容良好。它既可以支持用户编写自己的算法，也兼容大多数第三方工具包，因此在机器视觉领域得到了广泛应用。- C#：该平台易于上手，尤其在开发界面功能时，相比VC/MFC要简单得多。随着相机厂商SDK的支持，C#正变得越来越受欢迎。
LabVIEW：由National Instruments （NI）提供的基于图形化编程的开发平台，特别适合快速开发软件。它在工业测试和自动化测试领域广受好评，因此许多工程师都熟悉LabVIEW。通过调用NI的Vision图像工具包，可以实现快速软件开发，并且维护简单。
机器视觉领域中有多个优秀的开发平台，它们各自具有独特的特点： Visual C++ （VC）：作为最广泛使用的平台之一，VC提供了强大的功能和灵活性。它与Windows操作系统兼容良好，运行性能优越。开发者可以选择编写自己的算法，也可以利用现有的工具包。
国内为什么没有出现类似于halcon以及康耐视visionpro这种
总结来看，国内虽有OpenCV等工具包，但达到Halcon或VisionPro的广泛应用程度和知名度仍有差距。这可能与国内开发者的软件工程背景、市场需求及产品定位等因素有关。当然，随着技术的发展和市场需求的日益增长，未来可能会有更多创新的工具包涌现。
HALCON：由德国MVTec公司开发的HALCON，是一款全面的机器视觉算法包，提供了丰富的机器视觉集成开发环境。它拥有强大的视觉算法库，能够处理复杂的图像处理任务，如目标识别、测量和定位等。HALCON在工业界以其高精度和高速度而闻名。 OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。
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