以下是一些開源的AI計算機視覺技術開發框架：

Savant

這是一個開源的、高級框架，用於在Nvidia堆棧上構建實時、流媒體、高效的多媒體AI應用。Savant建立在DeepStream之上，提供了一個高層次的抽象層，用於構建推理管道。它旨在易於使用、靈活且可擴展，非常適合構建實時或高負載的計算機視覺和視頻分析應用。

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

OpenCV是英特爾開發的一個廣泛使用的計算機視覺和圖像處理庫。它是一個開源庫，提供大量用於圖像和視頻分析的功能。支持多種編程語言，包括Python、C++、Java和MATLAB，提供圖像處理、目標檢測、特徵提取、相機校準、3D重建等功能，並支持與Intel的深度學習推理引擎和Nvidia的CUDA集成，實現在兼容硬件上的更快計算。

TensorFlow

由Google開發的開源機器學習框架，廣泛用於構建和部署機器學習模型，包括計算機視覺模型。TensorFlow提供了一套工具，如TensorFlow Lite用於移動和嵌入式設備，TensorFlow.js用於瀏覽器機器學習，以及TensorFlow Extended (TFX)用於端到端ML管道。

PyTorch

由Facebook的AI研究實驗室（FAIR）開發的開源機器學習庫，以其動態計算圖和易用性而聞名。PyTorch提供了數據集、模型架構和特定於計算機視覺任務的圖像轉換的TorchVision包。

Keras
Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠運行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)或Theano之上。Keras以其快速構建神經網絡模型和提供後端支持而聞名，特別適合初學者。

OpenVINO™ Toolkit：

OpenVINO是一個開源工具包，用於優化和部署AI推理。它支持CPU、GPU和NPU設備，並與TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorFlow Lite、PaddlePaddle模型格式兼容。OpenVINO可以在運行時自動增強性能，定製到您的硬件（保持模型準確性），包括異步執行、批處理、張量融合、負載均衡、動態推理並行、自動BF16轉換等。

這些框架提供了從基礎的圖像處理到高級的機器學習模型構建和部署的廣泛功能，是開發計算機視覺應用的寶貴資源。