核心内容摘要
如何使用GFPGAN实现低质量人脸图像的超分辨率恢复
OpenMV在智慧农场中的实战落地：一个真正能种地的视觉节点是怎么炼成的你有没有试过凌晨四点蹲在草莓大棚里，用手电筒照着叶子一株一株看蚜虫？
或者顶着38℃高温，在玉米地里反复比对叶片颜色判断是否缺氮？
这些场景不是电影桥段，而是许多农业技术员的真实日常。
而当我们把OpenMV往田埂上一放，它干的第一件事，往往不是“识别”，而是先活下来——扛住晨露、耐住暴晒、在没网没电的地方持续睁眼。
这恰恰是边缘视觉和农业相遇时最朴素也最关键的命题：不是算得有多快，而是能不能在泥巴里稳稳站住脚。
为什么是OpenMV？
不是树莓派，也不是Jetson Nano很多人第一反应是：“用树莓派+摄像头不香吗？
”香，但香得不实在。
我们做过一组实测对比（浙江安吉茶园部署点）：项目OpenMV H7树莓派4B + USB摄像头Jetson Nano典型功耗280 mW（运行中）
1 W（含USB供电）
3 W（轻载）启动到图像就绪
1 s
1
7 s（系统加载+驱动初始化）
2
3 s-10℃冷启动成功率
9