ops-cv
🔥Latest News
- [2026/01] 新增QuickStart，指导新手零基础入门算子项目部署（支持Docker环境）、算子开发和贡献流程。
- [2025/12] 开源算子支持Ascend 950PR/Ascend 950DT/KirinX90，可以通过CANN Simulator仿真工具开发调试；优化指南类文档，聚焦算子开发指南，明确最小交付件和关键示例代码，针对Ascend/samples仓算子提供迁移本项目的指导；新增onnx算子插件支持。
- [2025/11] three_interpolate_backward算子新增确定性计算特性；新增opgen支持自动生成算子工程。
- [2025/10] 新增experimental目录，完善贡献指南，支持开发者调试并贡献自定义算子。
- [2025/09] ops-cv项目首次上线，开源算子支持Atlas A2/A3系列产品。
🚀概述
ops-cv是CANN（Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供图像处理、目标检测等能力的高阶算子库，包括image类、objdetect类算子，覆盖常见的图像处理操作，子库在架构图中的位置如下。
📌版本配套
本项目源码会跟随CANN软件版本发布，关于CANN软件版本与本项目标签的对应关系请参阅release仓库中的相应版本说明。 请注意，为确保您的源码定制开发顺利进行，请选择配套的CANN版本与Gitcode标签源码，使用master分支可能存在版本不匹配的风险。
🛠️环境准备
环境部署是体验本项目能力的前提，请先完成NPU驱动、CANN包安装等，确保环境正常。
⬇️源码下载
环境准备好后，下载与CANN版本配套的分支源码，命令如下，${tag_version}替换为分支标签名。
说明：若环境中已存在配套分支源码，可跳过本步骤，例如CANNLab默认已提供最新商发版CANN对应的源码。
# 通用命令：git clone -b ${tag_version} https://gitcode.com/cann/ops-cv.git
git clone -b ${tag_version} https://gitcode.com/cann/ops-cv.git
说明：若环境中已存在配套分支源码，可跳过本步骤，例如CANNLab默认已提供最新商发版CANN对应的源码。
📖学习教程
💬相关信息
PS：本项目功能和文档正在持续更新和完善中，欢迎您关注最新版本。