​大家好！

自数年前我们发布DepthAI V2以来，OAK一直致力于将深度感知和边缘AI相结合，持续提升DepthAI的用户体验，并对DepthAI做了长期而持续的版本迭代与优化。

今日，我们很高兴地向大家宣布，DepthAI V3.0.0正式版已经发布！

🚀DepthAI V3中的新增功能

此版本通过简化的API、刷新的节点、新的高级功能和改进的开发工具对DepthAI进行了重大更新。以下是亮点：

·简化的 API

DepthAI API现在更加清洁和直观。设置相机流、运行神经网络和构建空间管道等核心任务仅需要更少的代码。被弃用的功能已被删除，为新用户和有经验的OAK用户留下了更为一致的界面。

·更新的核心节点

相机：color和mono摄像头统一到一个摄像头节点中，支持具有独立格式、大小和帧率的多个输出。

ImageManip：经过重新设计，具有可预测性和鲁棒性，现在支持相关crops，可以在主机或设备上运行。

·新建高级节点

RGBD：轻松组合同步的颜色和深度数据，并自动设置点云。

VSLAM：SLAM和VIO作为主机节点的早期预览，支持高级spatial AI用例。

动态校准：自动补偿热应力和机械应力，以保持深度准确。

·主机节点支持

现在，部分管道可以在具有自定义逻辑的主机上运行，而其他管道则可以在设备上运行。这使得在统一的管道中集成外部库或进行更繁重的后处理成为可能。

·可视化

调试和开发变得更容易了。新的可视化工具可以让你实时查看相机流、神经网络输出、叠加，甚至你的管道图。

·生态改善

自动重新连接，以实现更具弹性的应用。

所有传感器的标准化RDF坐标系。

原生的Model Zoo支持，便于模型部署。

改进了跨管道图像的检测重映射。

·RVC4 支持

DepthAI v3通过统一的代码库在RVC2和RVC4设备上无缝运行。原型在一个设备上，部署在另一个设备中——而不需要更改代码。

➰自 v3.0.0-rc4依赖的修改

·新功能

带有Python和C++示例的DynamicCalibration节点。

主机实现ImageAlign以获得更高的FPS。

ObjectTracker支持ImgTransformations跟踪。

在README中添加了depthai-core-example参考。

· Bug修复和稳定性

修复了部分在RVC2设备上校准的崩溃问题

解析了粉红色流（OAK-D[-Pro]-Wide上的OV9728）。

修复了回放回归（无效的第一帧）。

校正RVC2上的IMU旋转向量。

修复了RVC4校准/启动问题。

已解决RVC4上ImageManip调整边缘大小的问题。

·其他改进

RVC4摄像机上的.setSensorType（）（快速彩色/单声道切换）。

更快的ToF解码和示例现在以30 FPS运行。

组合Python wheels→更小的PyPi占用空间。

Python绑定对中断响应更快。

Python实用程序迁移到repo根目录。

添加了校准处理程序的测试。

OAK4-S的CI测试覆盖率。

💻 系统兼容性

在 OS 1.6.0-debug, 1.14.1, and 1.15.0.上已经过集成测试。

（已知问题：在为RVC4设计的操作系统的版本中，摄像头可能无法重新启动流媒体。

→ 我们建议在解决此问题之前使用-debug版本的操作系统。）

📦 安装

通过pip升级或安装最新的DepthAI版本：

python3 -m pip install depthai==3.0.0

或者，更加方便地：

python3 -m pip install depthai

（默认安装v3.0.0）

Now, Get Started!

DepthAI v3.0.0带来了最前沿的的校准技术、性能提升和更为优化的开发人员体验。无论您是在OAK设备上构建AI管道还是尝试新功能，此版本都为3D 视觉AI的未来奠定了坚实的基础。 ​