在计算机视觉领域，提高应用的准确性和速度是开发者们不断追求的目标。最近，有幸与Tudor Panu进行了一次深入的对话，探讨了Intel® CV SDK（计算机视觉软件开发工具包）的相关内容，包括它的功能、演示以及开发者如何利用SDK来开发计算机视觉项目。完整的讨论视频可以在以下链接观看：
在这篇博客中，将分享所了解到的关于Intel® CV SDK的信息，并提供一些资源来帮助开始开发计算机视觉应用。
Intel® CV SDK是一个集合了视频处理、计算机视觉、机器学习以及流水线优化等多种工具的软件包。这个SDK特别针对异构系统，即结合了多种处理器的系统，例如一个系统同时使用了Intel® Core™ i7 6700 CPU、Iris®品牌GPU和FPGA，并通过计算机视觉流水线进行利用，就是一个典型的异构系统例子。
具体来说，Intel® CV SDK包含的工具有：OpenCV、OpenVX*、卷积神经网络IP内核、Intel® Vision算法设计器、Intel®深度学习框架和Intel® Media SDK。这些工具可以通过统一的API集成到单个流水线中，使得集成过程更加简便。
如果已经有了一个OpenCV项目，并希望集成Intel® CV SDK，可以查看这个互操作性指南来开始工作：
这些工具都是什么？让快速了解一下！
OpenCV是一个标准的开源计算机视觉库，它为开发者提供了更高层次的计算机视觉功能，如图像过滤、边缘检测和对象检测。OpenCV很可能会成为计算机视觉数据流水线的基础。
OpenVX*是一个用于生产级部署和优化计算机视觉应用的新标准API。OpenVX*可以通过两种方式优化应用：首先，它可以确定哪些任务可以并行运行，将它们分配给不同的处理器，并重新组合结果；其次，它可以确定哪个处理器在执行特定任务时最有效——CPU用于编码/解码，GPU用于渲染，FPGA用于自定义算法——这就是异构系统的强大之处。
这是OpenVX*的扩展，允许开发者利用训练过的神经网络模型来进行对象检测任务。可以使用在Tensorflow*或Caffe*中训练过的模型来创建更精确的检测算法。
这是一个允许开发者与OpenVX*一起可视化和规划他们的计算机视觉流水线的工具。OpenVX*使用图的概念——计算机视觉流水线中任务的流程——来优化应用。算法设计器提供了一个图形界面来规划这些图，以及追踪应用过程、调试和分析性能。
这是一个框架和API，用于与Tensorflow*和Caffe*一起训练深度学习模型。可以使用这个工具来帮助训练模型，然后通过卷积神经网络来利用这些模型。
这是Intel开发的一个框架，用于快速编码和解码视频流。通过将这个框架集成到计算机视觉流水线中，可以节省宝贵的时间来解码每一帧进行处理，然后编码以供查看。
听起来不错，对吧？那么，如果想尝试Intel® CV SDK，可以访问主页：
。在这里，可以找到所有这些工具的软件、教程和所有文档的链接。