这种情况出现在软件可视化界面中。可能是安装的显卡驱动有问题，也可能是显卡出问题，这也和显示屏有关。
在我的理解中，机器视觉目前流行的开发模式是"软件平台工具包"软件平台；
:最全能最强大。用户多，和windows配合很好。可以自己写算法，也可以用工具包，基本上所有的工具包都支持vc的开发。是大家选择的主要平台。
2.c#:it;it相对容易上手，尤其是it。;完成界面等功能的难度比使用vcmfc要小得多，逐渐成为一个流行的平台。算法是调用标准库或者使用c#c混合编程。可以看到，目前很多相机厂商的sdk已经开始使用c#作为应用。
倪的图形化工具开发平台可以快速开发软件，特别适合很多工控行业或者自动化测试行业的工程师。因为大量使用labview进行测试和测量，所以都有labview的基础，然后调用ni的visionimagetoolkitfordevelopment，开发周期短，易于维护。
4.vb，delphi:用的人越来越少。
5.其他:java等。还没被人用过。工具包:1.halcon:来自德国mvtech。底层有很多函数算法，计算性能快，开发需要一定的软件技能和图像处理理论。:美国康耐视公司的图像处理工具包。性能大部分算法都有不错的性能，不直接和halcon比，但是比halcon更容易开发。愿景:ni的特点是自动化测试所需的软硬件大部分都有解决方案。it有点图形化编程，起步快，开发周期快。缺点是不是每个软件都很强大。visualtoolkit的优势在于价格比大多数工具包或算法的天文数字便宜很多，而且整个工具包都是一个价格卖，而不是一个算法一个算法卖，在速度和精度上性能都不如前两个软件。4.mil:加拿大maxtrox公司的产品，简称matrox影像库。前期推广普及好。目前看来主要用户还是一些早期做激光设备的用户，所以用来定位。愿景.与之前的工具包相比，创客公司的软件包具有明显的价格优势，机器视觉所需的功能基本都有，在国内需要对自动化设备尤其是批量设备进行版权保护的企业中应用广泛，也很好推广。
6.梅斯肯:梅斯肯的主要视觉产品仍然是条形码阅读，图像工具包还没有使用，我不我不明白，我也不明白。;t评价一下。
我感觉opencv更多的还是用在计算机视觉领域，在机器视觉方面。其实视野不算太多，因为机器视觉领域的主要应用是定位、测量、外观、ocr/ocv，我感觉这些都不是opencv的特色菜。
8.其他:也有一些其他厂商的图片工具包，要么市场影响力不大，要么自己没用过，不做评价。
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