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# OpenMV

OpenMV कैमरा एक अत्यंत कम-शक्ति वाला कैमरा-कंप्यूट यूनिट है, जो एक image processing SOC का उपयोग करके micropython programs को सीधे कैमरे के समान 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 संगत model को train करें

OpenMV deployments की अनुमति देने के लिए एक Roboflow 3.0 model train करें। Models को हमारे model post-processing द्वारा quantize और scale किया जाता है (ताकि यह low-power SOC पर फिट हो सके), इसलिए real-world performance platform में दिखाई देने वाले metrics से कम हो सकती है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए कृपया 224 या 256 की resolution भी उपयोग करें (post-processing में हम उसे इसी पर 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>

#### Model 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 जिसे हमने अभी डाउनलोड किया है, साथ ही class list भी, जिसे आप roboflow dashboard में इस [OpenMV द्वारा video](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c). यह video 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 development शुरू करने के लिए इसे starting point के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए।


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