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OpenMV工具軟件

OpenMV全稱是Open Machine Vision Toolkit Software，軟件基于OpenCV、OpenVINO、Pytorch、TensorRT等底層庫構建與開發，界面采用PyQT5庫。是計算機視覺與機器視覺全場景適用的一體化教學工具軟件，同時也是工業領域場景支持的零代碼從圖像數據標注到模型訓練、導出部署的一站式深度學習框架平臺，支持主流圖像分類、對象檢測、語義分割等數十個主流模型從訓練到部署推理演示。

OpenMV對開發者的價值

這款軟件是作者超過十年OpenCV開發與教學經驗的融入與沉淀，涵蓋了圖像處理、圖像分析、圖像測量等開發者必須掌握OpenCV中絕大多數知識點，通過融會貫通設計成為一個個獨立算子，可根據需要流程化+可視化設計算子流程圖。對普通的OpenCV開發者來說，用OpenCV開發算法最大的痛點在于如何合理的組合這些函數構成一個解決問題的思路。OpenMV軟件提供的算子流程化設計機制可以幫助開發者零代碼快速試錯，快速獲取正確函數組合來解決問題，最后導出技術文檔，根據技術文檔來完成代碼實現，這樣就極大降低OpenCV開發者的試錯成本，大大降低OpenCV開發難度，提升了開發效率。導出PDF版本的算法流程設計與技術文檔可以作為知識傳輸載體，分享給技術團隊、關鍵客戶、管理團隊，提升團隊技術能力、用專業能力獲取客戶信任、提交專業技術文檔給上司。因此無論在教學場景還是在工業場景中OpenMV都有重要價值。

OpenMV對視覺教學的價值

OpenMV團隊成員有多年的OpenCV技術開發與培訓經驗，在長期的OpenCV開發與培訓中發現，學員經常發各種圖像文件要求老師給出思路與方法，但是苦于沒有合適工具軟件，對學員此類問題答疑效率極差（反復長時間溝通）。此外學習OpenCV視覺庫必然需要學習算法的關聯函數，OpenCV中各種算法關聯函數超過2000+，單個算法函數很難直接解決場景的圖像分析與測量問題，需要算法函數組合成更大的算子才能更好的解決實際問題。學習OpenCV最關鍵的一點就是學會常見算法函數的關聯組合使用，通過OpenMV工具自帶的25個經典OpenCV開發案例的訓練，學習者可以更快的學習到相關函數聯合運用的心得經驗。提升OpenCV實戰化應用水平與技術能力。

OpenMV對機器視覺公司的價值

人工智能與深度學習技術的發展為機器視覺技術的發展提供了新的思路和方法，如今深度學習已經是機器視覺技術的一個重要組成部分，它幫助機器視覺系統在復雜場景下實現引導定位、缺陷檢測、目標檢測、良品判定，其檢測精度與穩定性整體遠遠超過傳統算法。 OpenMV底層基于主流深度學習框架，無縫集成了當今機器視覺領域非常有效的十數種主流SOTA模型包括圖像分類、對象檢測、實例與語義分割；支持數據標注、模型訓練、模型導出部署、推理演示全鏈路一站式的深度學習應用開發工具集實現零代碼、零配置的模型訓練與模型部署。 機器視覺與自動化公司快速導入OpenMV工具套件即可實現深度學習與人工智能技術落地。普通開發者簡單培訓，通過OpenMV軟件即可掌握主流十種模型從訓練到部署推理，大幅減低深度學習在公司的應用技術門檻與成本開銷。幫助機器視覺與自動化公司提升技術競爭力、項目快速交付能力，實現降本增效，提升公司整體競爭力與利潤率。

OpenMV軟件核心功能

OpenMV工具套件開發通過了Ubuntu與Win10兩個主流操作系統上的各種集成測試，確保整體功能運行與演示。核心功能主要包括：

圖像預處理支持增強、去噪、邊緣與梯度、二值化、形態學操作等

圖像分析支持連通組件分析、輪廓分析、找圓、角點、線段、Blob等

圖像測量支持面積測量、圓擬合與測量、線段測量、點點距離、圓圓距離等

圖像匹配包括NCC與輪廓匹配，支持多角度、多尺度、多目標

深度學習圖像數據集增強支持隨機亮度、對比度、色度、噪聲、像素混合、通道混合、隨機馬賽克等多種操作。

支持主流深度學習模型(圖像分類、對象檢測、實例分割)的訓練

支持一鍵導出ONNX、TensorRT、OpenVINO XML格式模型并部署

支持深度學習數據格式從VOC到YOLO格式一鍵轉換

支持四種不同推理平臺上速度比較(OpenCV DNNOpenVINOONNXRUNTIMETensorRT)

圖像數據標注支持對象檢測圖像標注與語義分割圖像標注

模型部署推理演示支持多種主流推理平臺，支持CPU與GPU加速推理

項目管理支持項目的導出保存與導入

圖像預處理、分析、測量部分支持多步操作流程圖預覽模型與批量運行模式

多線程支持，對所有高耗時操作實現了多線程，界面實時刷新

支持一鍵導出PDF文檔，內容包括算法流程圖與各步分析對比圖

支持第三方算法插件開發與集成，方便老師檢查學生動手作業，插件同樣支持導出一鍵導出PDF說明文檔

支持二次開發，提供了二次開發參考文檔

支持OpenCV經典案例庫，25個案例隨時可以查看