Обзор acmenra-cv (Core)¶
Production-ready, backend-agnostic computer vision utilities для ADAS, multi-object tracking и embedded-систем.
Архитектура¶
Начиная с версии 0.3.2.0, acmenra-cv следует строгой модульной архитектуре. Ядро библиотеки содержит только абстракции, пространственные примитивы и утилиты, оставаясь максимально легковесным. Конкретные реализации inference-движков (например, YOLO) вынесены в отдельные плагины.
5 модулей ядра¶
| Модуль | Назначение |
|---|---|
instance |
Пространственные примитивы (Point, Box, Polygon, Obb, Instance) и Enum'ы |
inference |
Backend-agnostic контракты (Backend, Result, Timing) |
tracker |
Multi-object tracking с persistent IDs и историей траекторий |
render |
Типобезопасная визуализация с alpha-композитингом |
utils |
Высокопроизводительные утилиты (оценка освещенности и др.) |
Ключевые возможности¶
- Нормализованные координаты
[0.0, 1.0]— полная независимость от разрешения камеры. - Backend-agnostic дизайн — легко переключаться между YOLO, OpenVINO, TensorRT или кастомными моделями.
- Строгая типобезопасность — валидация всех параметров через property setters.
- Embedded-ready — оптимизировано для Raspberry Pi, Jetson, NPU.
- Zero-crash guarantee — graceful degradation и декоратор
@validate_frame.