一款OpenCV開發(fā)與教學神器
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(gòu)建與開發(fā)，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(yè)領(lǐng)域場景支持的零代碼從圖像數(shù)據(jù)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(shù)十個主流模型從訓練到部署推理演示。
OpenMV對開發(fā)者的價值
這款軟件是作者超過十年OpenCV開發(fā)與教學經(jīng)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(fā)者必須掌握OpenCV中絕大多數(shù)知識點，通過融會貫通設計成為一個個獨立算子，可根據(jù)需要流程化+可視化設計算子流程圖。對普通的OpenCV開發(fā)者來說，用OpenCV開發(fā)算法最大的痛點在于如何合理的組合這些函數(shù)構(gòu)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(fā)者零代碼快速試錯，快速獲取正確函數(shù)組合來解決問題，最后導出技術(shù)文檔，根據(jù)技術(shù)文檔來完成代碼實現(xiàn)，這樣就極大降低OpenCV開發(fā)者的試錯成本，大大降低OpenCV開發(fā)難度，提升了開發(fā)效率。 導出PDF版本的算法流程設計與技術(shù)文檔可以作為知識傳輸載體，分享給技術(shù)團隊、關(guān)鍵客戶、管理團隊，提升團隊技術(shù)能力、用專業(yè)能力獲取客戶信任、提交專業(yè)技術(shù)文檔給上司。因此無論在教學場景還是在工業(yè)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(shù)開發(fā)與培訓經(jīng)驗，在長期的OpenCV開發(fā)與培訓中發(fā)現(xiàn)，學員經(jīng)常發(fā)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(guān)聯(lián)函數(shù)，OpenCV中各種算法關(guān)聯(lián)函數(shù)超過2000+，單個算法函數(shù)很難直接解決場景的圖像分析與測量問題，需要算法函數(shù)組合成更大的算子才能更好的解決實際問題。 學習OpenCV最關(guān)鍵的一點就是學會常見算法函數(shù)的關(guān)聯(lián)組合使用，通過OpenMV工具自帶的25個經(jīng)典OpenCV開發(fā)案例的訓練，學習者可以更快的學習到相關(guān)函數(shù)聯(lián)合運用的心得經(jīng)驗。提升OpenCV實戰(zhàn)化應用水平與技術(shù)能力。
OpenMV對機器視覺公司的價值
人工智能與深度學習技術(shù)的發(fā)展為機器視覺技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法，如今深度學習已經(jīng)是機器視覺技術(shù)的一個重要組成部分，它幫助機器視覺系統(tǒng)在復雜場景下實現(xiàn)引導定位、缺陷檢測、目標檢測、良品判定，其檢測精度與穩(wěn)定性整體遠遠超過傳統(tǒng)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(lǐng)域非常有效的十數(shù)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(shù)據(jù)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(fā)工具集實現(xiàn)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(xiàn)深度學習與人工智能技術(shù)落地。普通開發(fā)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(shù)門檻與成本開銷。幫助機器視覺與自動化公司提升技術(shù)競爭力、項目快速交付能力，實現(xiàn)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(fā)通過了Ubuntu與Win10兩個主流操作系統(tǒng)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(tài)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)格式從VOC到Y(jié)OLO格式一鍵轉(zhuǎn)換
支持四種不同推理平臺上速度比較(OpenCV DNNOpenVINOONNXRUNTIMETensorRT)
圖像數(shù)據(jù)標注支持對象檢測圖像標注與語義分割圖像標注
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(xiàn)了多線程，界面實時刷新
支持一鍵導出PDF文檔，內(nèi)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(fā)與集成，方便老師檢查學生動手作業(yè)，插件同樣支持導出一鍵導出PDF說明文檔
支持二次開發(fā)，提供了二次開發(fā)參考文檔
支持OpenCV經(jīng)典案例庫，25個案例隨時可以查看
OpenMV授權(quán)使用
OpenMV工具軟件遵循付費授權(quán)之后的原則，使用者完成相關(guān)的信息填寫并提交給軟件開發(fā)者付費獲取授權(quán)Key之后方可使用全部功能。首次使用軟件，點擊相關(guān)功能模塊會彈出如下的警告框：
審核編輯 ：李倩
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