# OpenMV

OpenMV कैमरा एक अत्यंत कम-शक्ति वाला camera-compute unit है, जो एक image processing SOC का उपयोग करके micropython programs को सीधे कैमरे वाले उसी board पर चलाता है। यह 0.5W से कम बिजली का उपयोग करता है और \~13 fps तक models चला सकता है (quantization और low resolutions के साथ)।

#### एक compatible model train करें

OpenMV deployments के लिए अनुमति देने हेतु एक Roboflow 3.0 model train करें। Models को हमारे model post-processing द्वारा quantize और scale किया जाता है (ताकि वह low-power SOC पर fit हो सके), इसलिए वास्तविक-world performance platform metrics में दिखने वाले परिणामों से कम हो सकती है। कृपया सर्वोत्तम परिणामों के लिए 224 या 256 का resolution भी उपयोग करें (यही वह है जिस पर हम post-processing में scale करते हैं)।

#### Quantized Artifact डाउनलोड करें

OpenMV artifact डाउनलोड करने के लिए deployments page का उपयोग करें, जिसमें एक `.tflite` file होना चाहिए जो OpenMV devices के साथ compatible है।

<figure><img src="/files/f2fe722feb8795d18b0b529020e687a8bb8ae493" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/c2622a0a3dff6c4fc18034946273d16c0a44c69b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### मॉडल को OpenMV device पर deploy करें

इसके बाद आप [OpenMV IDE](https://openmv.io/pages/download) का उपयोग करके model को edge device पर deploy कर सकते हैं। आपको model weights की आवश्यकता होगी, जिन्हें हमने अभी डाउनलोड किया है, साथ ही class list की भी, जिसे आप roboflow dashboard में इस [OpenMV द्वारा वीडियो](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c)में बताए अनुसार पा सकते हैं। यह वीडियो इस [example script](https://github.com/openmv/openmv/blob/4d7247e11e9f4605802f4e285ac65701a2079b4d/scripts/examples/03-Machine-Learning/00-TensorFlow/yolo_v8_detector.py) को OpenMV devices पर YOLOv8 (Roboflow 3.0) models चलाने के लिए दिखाता है और OpenMV पर Roboflow models के साथ विकास शुरू करने के लिए इसे एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए।


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