在计算机视觉和机器学习领域，开源文化扮演着至关重要的角色。它通过使工具易于获取并触及广泛的受众，促进了技术的普及和发展。Roboflow宇宙就是这样一个社区，人们在这里共享超过90,000个数据集和7000个预训练模型，使其成为协作开发计算机视觉应用数据的最佳场所。此外，还维护着一个大型的开源计算机视觉笔记本库，这些资源都是基于开源精神——分享、公开协作以及能够深入了解技术内部。无论是出于必要还是纯粹的好奇心，开源已经成为过去几十年软件革命的重要推动力，这种精神对于计算机视觉和机器学习的崛起同样不可或缺。
在Roboflow的日常工程工作中，同样依赖于开源代码。像大多数科技公司一样，技术栈的基础构建模块大多由开源语言、运行时环境和操作系统提供支持。还为开源计算机视觉项目如YOLOv5和OpenCV做出贡献并提供支持。在GitHub上托管并维护开源代码库，以帮助任何对计算机视觉感兴趣的人更容易地使用这些工具，并将Roboflow集成到应用中，无论是开源还是闭源。
会发现代码库提供了与Roboflow API交互的工具，无论喜欢使用哪种编程语言。提供了用于将Roboflow集成到自己的项目中的基准测试工具、Colab笔记本和示例项目，这些项目涵盖了视频推理、对象跟踪或在边缘设备如NVIDIA Jetson、Raspberry Pi和iPhone上部署模型。以下是一些最受欢迎和有用的项目链接。
这些项目帮助将Roboflow集成到应用或系统中。
roboflow-python：这是一个Python包，用于从Python代码中与Roboflow API交互。可以使用它直接将图像或注释数据上传到项目中，并设置主动学习。
inference-server：一个项目，用于构建Docker容器，以便在自己的基础架构或边缘设备上托管推理API。
server-benchmark：一个基准测试工具，用于测量运行在自己的硬件上的推理API或推理服务器的性能。
roboflow-api-snippets：代码片段，用于从多种语言中使用Roboflow上传和推理API。
以下是一些示例项目，展示了如何使用Roboflow进行视频推理和对象跟踪。
RoboflowExpoExample：一个示例应用，展示了如何使用Roboflow cocoa pod在iOS设备上部署Roboflow模型。
rabbit-deterrence：一个示例，展示了如何构建一个基于计算机视觉的系统，利用Raspberry Pi和Roboflow检测对象然后触发声音。
blackjack-basic-strategy：一个示例Web应用，使用计算机视觉来支持自动化的Blackjack策略。
Synthetic-fruit-dataset：示例代码，展示了如何创建用于计算机视觉的合成数据集。
roboflow-nest：一个示例，展示了如何使用Roboflow与Nest相机API一起使用。
video-inference：一个示例脚本，使用Roboflow推理API对视频文件进行推理。
zero-shot-object-tracking：一个示例，展示了如何结合使用Roboflow和Zero-Shot（CLIP）Deep SORT进行跨视频帧的对象跟踪。