MaixPy (v4)

极速落地 AI 视觉、听觉应用

快速开始 🚀📖 API 参考 📚 硬件平台：MaixCAM 📷 开源代码 ⭐️ 应用商店 📦

喜欢 MaixPy 请给 MaixPy 开源项目点个 Star ⭐️ 以鼓励我们开发更多功能。

简易的 API 设计， 10 行代码进行 AI 图像识别

from maix import camera, display, image, nn

classifier = nn.Classifier(model="/root/models/mobilenetv2.mud")
cam = camera.Camera(classifier.input_width(), classifier.input_height(), classifier.input_format())
disp = display.Display()

while 1:
    img = cam.read()
    res = classifier.classify(img)
    max_idx, max_prob = res[0]
    msg = f"{max_prob:5.2f}: {classifier.labels[max_idx]}"
    img.draw_string(10, 10, msg, image.COLOR_RED)
    disp.show(img)

硬件外设控制，不在话下

串口收发：

from maix import uart

devices = uart.list_devices()

serial = uart.UART(devices[0], 115200)
serial.write_str("hello world")
print("received:", serial.read(timeout = 2000))

I2C 收发：

from maix import i2c

devices = i2c.list_devices()
dev1 = i2c.I2C(devices[0], freq=100000)
slaves = dev1.scan()
print("find slaves:", slaves)
dev1.writeto(0x12, b'hello')
print("received:", dev1.readfrom(0x12, 5))

便捷的 MaixVision 工作站

简化开发环境，让开发更简单快速

在线 AI 训练平台 MaixHub

无需 AI 基础和昂贵的训练设备，一键训练模型，一键部署到 MaixCAM

性能强劲 MaixCAM 硬件平台

目前有MaixCAM / MaixCAM-Pro 和 MaixCAM2 两代硬件产品，从性能、配件、外观提供不同选择

后文有性能对比

MaixCAM2

MaixCAM

MaixCAM-Pro

部分功能展示

以下为部分功能简介，更多到社区找到更多

基于 MaixPy 提供的丰富 API 可以创造出更多新功能

(LLM/VLM 相关只 MaixCAM2 支持)

OpenCV + OpenMV

支持 OpenCV，兼容 OpenMV

C++版本

MaixCDK C++版本的SDK，与MaixPy的API相同, 商业友好

作为串口模块

其它 MCU 通过串口命令控制

APP商店

将您的APP分享给社区，并一键安装APPs。

AI 分类

识别物体类别

AI 对象检测

识别物体类别和坐标

AI 人脸识别

识别不同人脸特征，表情识别等

AI 人脸关键点

检测人脸关键点，面部特征/动作识别，AI 换脸

AI 人体关键点检测

姿态识别、体感游戏

AI 手部关键点

检测手部关键点，手势识别

AI 自学习分类器

无需在PC上训练，在设备上瞬间学习任意物体

AI 自学习检测器

无需在PC上训练，在设备上瞬间学习任意物体

AI 物体轨迹跟踪

轨迹追踪，流量统计

AI 监控，串流

安防监控，可串流，甚至可以向直播平台比如 Bilibili.com 直播

查找颜色

查找颜色斑点

巡线

小车巡线，物流搬运

QR码和AprilTag

识别QR码和AprilTag

OCR

识别图片中的字符，旧物数字化

单目深度估计

单目摄像头估计深度

语音识别

实时连续语音识别

语音合成

TTS生成语音，支持多种语言

离线大语言模型LLM

玩全离线跑大语言模型LLM

离线视觉大语言模型VLM

玩全离线跑视觉大语言模型VLM

桌面监视器

监视PC信息，如CPU，内存，网络等。

天气站

监视天气信息，如温度，湿度等。

热红外摄像头

选配摄像头，温度图像获取/测量

HDMI 捕获视频

选配，通过 HDMI 捕获图像，作为服务器监控（KVM）和远程控制、外接 AI、推流设备等

大屏视频播放

多种规格屏幕选择(2.3" 2.4" 5" 7"等), 硬件解码支持

显微镜

搭配1/8"大底传感器 + 显微镜头 = 数字显微镜

高速识别

搭配全局摄像头，高速运动物体也能准确识别

延时摄影

搭配1/8"大底传感器实现全天候延时摄影

天文摄影

搭配1/8"大底传感器+高倍镜头实现天文摄影，支持长曝光模式和RAW 图输出

陀螺仪增稳

板载陀螺仪，支持导出 gyroflow 防抖格式，DIY 摄影

TOF 配件深度测量

搭配 TOF 模块实现精准深度测量

谁在用 MaixPy？

AI 算法工程师：轻松将你的 AI 模型部署到嵌入式设备。

易用的 API 访问 NPU，开源量化工具，详细的 AI 模型的文档。

STEM：想要教学生 AI 和嵌入式开发的老师。

易用的 API，PC 工具，在线 AI 训练服务等，让你专注于教授 AI，而不是硬件和复杂的软件开发。

创客: 想要制作一些酷炫的项目，但不想把事件浪费在太复杂的硬件和软件。

Python 和 C++ 丰富简易 API，快速上手，甚至可以在几分钟内完成你的 DIY 项目。

工程师: 想要做一些项目，但希望尽快有原型和落地。

Python 和 C++ 丰富 API，高效稳定易使用，助力快速出原型及直接落地项目。

学生：想要学习 AI，嵌入式开发。

提供丰富文档和教程和开源代码，帮助你找到学习路线，并逐步成长。从简单的 Python 编程到视觉，AI，音频，Linux，RTOS等。

企业: 想要开发 AI 视觉产品，但没有时间或工程师来开发复杂的嵌入式系统。

使用 MaixPy 甚至图形编程来，用更少的员工和时间。例如，向生产线添加 AI QA 系统，或为办公室添加一个 AI 安全监控器。

竞赛者: 想要赢得比赛的比赛人们。

MaixPy 集成了许多功能，易于使用，加快你作品产出速度，助力有限时间内赢得比赛，国内常见比赛都有很多同学使用 MaixPy 赢得比赛。

性能对比

这里列出比较重要的软硬件性能参数供选型参考。

特征	Maix-I K210	MaixCAM	MaixCAM2
CPU	400MHz RISC-V x2	1GHz RISC-V(Linux) 700MHz RISC-V(RTOS) 25~300MHz 8051(Low Power)	1.2GHz A53 x2(Linux) RISC-V 32bit E907(RTT)
内存	6MB SRAM	256MB DDR3	1GB / 4GB LPDDR4
NPU	0.25Tops@INT8 official says 1T but...	1Tops@INT8	3.2Tops@INT8
Encoder	❌	2880x1620@30fps H.254/H.265/JPEG	3840*2160@30fps H.254/H.265/JPEG
Decoder	❌	2880x1620@30fps H.264/JPEG	1080p@60fps H.264/JPEG
屏幕	2.4" 320x240	2.3" 552x368(MaixCAM) 2.4" 640x480(MaixCAM-Pro) 5" 1280x720 7" 1280x800 10“ 1280x800	2.4" 640x480 5" 1280x720 7" 1280x800 10“ 1280x800
触摸屏	❌	2.3" 552x368/2.4" 640x480	2.4" 640x480
摄像头	30W	500W(5M)	800W(8M)
AI ISP	❌	❌	✅
WiFi	2.4G	WiFi6 2.4G/5G	WiFi6 2.4G/5G
BLE	❌	BLE5.4	BLE5.4
USB	❌	USB2.0	USB2.0
以太网	❌	100M(选配)	100M(板载FPC, 可外接转RJ45模块)
SD 卡接口	SPI	SDIO	SDIO
操作系统	RTOS	Linux(BuildRoot) + RTOS	Linux(Ubuntu) + RTT
编程语言	C / C++ / MicroPython	C / C++ / Python3	C / C++ / Python3
软件包	MaixPy-v1	MaixCDK + MaixPy v4 + opencv + numpy + ... 纯Python包或者手动交叉编译	MaixCDK + MaixPy v4 + opencv + numpy + scipy + ... 大量AArch64预编译包直接安装，支持板上编译和交叉编译
PC 软件	MaixPy IDE	MaixVision Workstation	MaixVision Workstation
文档	⭐️⭐️⭐️⭐️	🌟🌟🌟🌟🌟	🌟🌟🌟🌟🌟
在线 AI 训练	⭐️⭐️⭐️	🌟🌟🌟🌟🌟	🌟🌟🌟🌟🌟
官方应用	⭐️	🌟🌟🌟🌟🌟	🌟🌟🌟🌟🌟
易用性	⭐️⭐️⭐️⭐️	🌟🌟🌟🌟🌟	🌟🌟🌟🌟🌟
AI 分类(224x224)	MobileNetv1 50fps MobileNetv2 ❌ Resnet ❌	MobileNetv2 130fps Resnet18 62fps Resnet50 28fps	MobileNetv2 1218fps Resnet50 200fps
AI 检测仅推理部分 / [包含前后处理(Python)] / [双缓冲模式(Python)]	YOLOv2: 224x224: 15fps	YOLOv5s: 224x224: 100fps 320x256 70fps 640x640: 15fps YOLOv8n: 640x640: 23fps YOLO11n: 224x224: 175fps 320x224: 120fps 320x320: 95fps 640x640: 23fps	YOLOv5s: 224x224: 495fps 320x256: 400fps 640x480: 106fps / 73fps / 103fps 640x640: 80fps YOLO11n: 224x224: 1214fps 640x480: 168fps / 77fps / 143fps 640x640: 113fps / 56fps / 98fps YOLO11s: 640x480: 87fps / 53fps / 83fps 640x640: 62fps / 39fps / 59fps YOLO11l: 640x640: 19fps / 16fps / 19fps
大模型	❌	❌	Qwen/DeepSeek 0.5B(fftf: 640ms, 9 tokens/s) Qwen/DeepSeek 1.5B(fftf: 1610ms, 4 tokens/s) VLM(InterVL 1B) 更多模型
OpenMV 典型算法	测试图像参考 Benchmark APP	测试图像参考 Benchmark APP 测试日期: 2025.8.22，更新可能会有优化	测试图像参考 Benchmark APP 测试日期: 2025.8.22，更新可能会有优化
二值化	灰度 320x240: 7.4ms (135fps) 灰度 640x480: ❌ RGB 320x240: 11.3ms (88.5fps) RGB 640x480: ❌	灰度 320x240: 3.1ms (326fps) 灰度 640x480: 11ms (90fps) RGB 320x240: 13.2ms (75fps) RGB 640x480: 52.8ms (18fps)	灰度 320x240: 1.3ms (799fps) 灰度 640x480: 4.8ms (206fps) RGB 320x240: 3.4ms (294fps) RGB 640x480: 13.3ms (75fps)
找色块	320x240: 8.8ms (114fps) 640x480: ❌	320x240: 7ms (143fps) 640x480: 20ms (50fps)	320x240: 3.7ms (271fps) 640x480: 11.1ms (89fps)
单通道直方图	320x240: 7.7ms (130fps) 640x480: ❌	320x240: 10.9ms (91fps) 640x480: 42.8ms (23fps)	320x240: 1.5ms (661fps) 640x480: 5.9ms (168fps)
二维码	320x240: 130.8ms (7.6fps) 640x480: ❌	640x480: 136.9ms (7fps) NPU 加速： 320x240: 22.1ms (45fps) 640x480: 57.6ms (17fps)	640x480: 57.9ms (17fps) NPU 加速： 320x240: 9.2ms (109fps) 640x480: 23.2ms (43fps)
OpenCV 典型算法		测试图像参考 Benchmark APP 测试日期: 2025.8.22，更新可能会有优化	测试图像参考 Benchmark APP 测试日期: 2025.8.22，更新可能会有优化
二值化	❌	灰度 320x240: 2.2ms (463fps) 灰度 640x480: 7.1ms (140fps)	灰度 320x240: 0.1ms (8174fps) 灰度 640x480: 0.3ms (2959fps)
灰度图自适应二值化	❌	320x240: 5.8ms (171fps) 640x480: 21.3ms (46fps)	320x240: 1.6ms (608fps) 640x480: 6.3ms (159fps)
单通道直方图	❌	320x240: 1ms (1000fps) 640x480: 6.2ms (160fps)	320x240: 0.4ms (2308fps) 640x480: 1.7ms (604fps)
轮廓提取	❌	320x240: 2.8ms (351fps) 640x480: 8.6ms (116fps)	320x240: 0.4ms (2286fps) 640x480: 1.4ms (692fps)

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