OpenVX是一种在硬件层面上加速计算机视觉应用和库的开放性标准规范。OpenVX由Khronos集团负责维护和发展，Khronos集团是一个致力于跨平台、开源APIs的行业协会，其成员包括众多业界领先的技术公司。OpenVX旨在为视觉处理提供高效的性能，尤其是在嵌入式和移动系统中，通过利用硬件加速来优化执行速度。
OpenVX规范定义了一套用于视觉处理功能节点的网络，这些功能节点可以是图像滤波器、特征检测器、图像转换等。这些节点被链接在一起形成了一个数据流图，该图描述了如何在各个处理节点之间移动图像数据，并且指出了各个处理步骤之间的依赖关系。这样的设计可以用于复杂的视觉处理任务，如人脸识别、手势识别、景深估计等。
硬件加速意味着可以利用GPU、DSP或专用的视觉处理硬件来执行计算，以减少CPU的负担，从而提高计算效率。在嵌入式设备和移动设备上，由于电池寿命和散热问题，效率的提升尤为重要。OpenVX提供了一种标准化的方法来编写可以在多种硬件上运行的视觉处理应用，从而减轻开发者对特定硬件平台细节的关注。
OpenVX规范包含了以下几点核心概念和组成部分：
1. 图（Graph）：在OpenVX中，所有视觉处理流程都被抽象为一个图结构，该结构包括节点（Node）和边（Edge）。节点代表特定的图像处理功能，如滤波、边缘检测等；边则代表了节点之间数据流动的路径。
2. 运行时（Runtime）：运行时是执行图的环境，负责图的调度和管理。它负责根据图的结构和节点之间的依赖关系进行合理的任务分配，以及优化数据在硬件之间的传输。
3. 核心函数（Core Functions）：OpenVX标准定义了核心函数，这些函数是视觉处理的基本构件，开发者可以使用这些核心函数来构建复杂的视觉处理流程。
4. 用户扩展节点（User-Defined Nodes）：OpenVX允许开发者创建自定义的节点来扩展API的功能。这为开发者提供了在硬件加速层面上实现特定算法的空间。
5. 数据对象（Data Objects）：OpenVX定义了几种不同类型的数据对象，包括图像、图像数组、张量等，用以存储视觉处理流程中的数据。
6. 推断引擎（Inference Engine）：OpenVX规范中还涉及到了模型推理的接口，这样可以支持机器学习算法在视觉处理流程中的集成。
7. 软件实现（Software Implementations）：尽管OpenVX的初衷是利用硬件加速，但规范也允许了纯软件实现，特别是在没有专用硬件加速器的平台上。
OpenVX的使用，需要遵循Khronos集团提供的相关版权和使用条款。开发者可以利用OpenVX规范来开发视觉处理应用，而无需支付任何费用。但是，未经Khronos集团的明确许可，不能复制或传播该规范的内容。Khronos集团也明确表示，不对该规范的正确性、准确性、完整性、及时性或可靠性提供任何明示或暗示的保证。规范允许Khronos集团的会员拷贝和分发未经修改的规范版本，但不能收取费用，并且在分发时应尽可能使用规范的最新版本。
简而言之，OpenVX是一个在硬件层面上实现计算机视觉应用加速的开放标准，它为开发者提供了创建高效、跨平台、可移植视觉处理应用的工具和接口，而无需关心底层硬件的具体实现细节。通过使用标准化的APIs，开发者可以专注于创建创新的视觉算法，而无需担忧底层的执行细节和硬件兼容性。
