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      • dataflow.yml 速查

      dataflow.yml 就是数据流的"值日表"：声明有哪些节点、它们各自读什么、写什么。

      最小结构

      nodes:              # 整个数据流由一组节点组成
  - id: camera      # 节点的唯一名字
    build: pip install opencv-video-capture   # 准备该节点（装依赖/编译），可选
    path: opencv-video-capture                # 怎么启动这个节点（命令或可执行文件）
    inputs:
      tick: dora/timer/millis/20              # 每 20 毫秒触发一次
    outputs:
      - image                                 # 这个节点会往外写一个叫 image 的输出

      节点常用字段

      字段必填作用
      id✅节点唯一标识，别的节点靠它引用
      path多数如何启动节点：一个命令、脚本或可执行文件路径
      build可选启动前的准备命令（如 pip install ...、cargo build ...）
      inputs可选该节点要读取的输入（见下）
      outputs可选该节点会写出的输出名列表
      args可选传给节点的启动参数
      env可选为该节点设置的环境变量
      hub可选从节点仓库（Node Hub）引入现成节点，如 hub: dora-yolo
      git可选从 git 仓库获取节点

      输入怎么连（inputs）

      输入写成 本节点的输入名: 来源。来源有两类：

      inputs:
  image: camera/image          # 来自 camera 节点的 image 输出（节点名/输出名）
  tick: dora/timer/millis/100  # 内置定时器：每 100 毫秒触发一次
      • 来自别的节点：节点id/输出名。
      • 内置定时器：dora/timer/millis/N（毫秒）或 dora/timer/secs/N（秒）。

      输出怎么写（outputs）

      outputs:
  - bbox        # 只是声明"我会写一个叫 bbox 的输出"
  - image

      节点在代码里用 send_output("bbox", ...) 往这些输出上"写黑板"。

      一个完整的小例子

      nodes:
  - id: camera
    build: pip install opencv-video-capture
    path: opencv-video-capture
    inputs:
      tick: dora/timer/millis/20
    outputs:
      - image
  - id: object-detection
    build: pip install dora-yolo
    path: dora-yolo
    inputs:
      image: camera/image      # 读摄像头写的 image
    outputs:
      - bbox
  - id: plot
    build: pip install dora-rerun
    path: dora-rerun
    inputs:
      image: camera/image
      boxes2d: object-detection/bbox

      数据流向：camera → object-detection → plot。

      版本提示

      基于 DORA 1.0 RC。字段可能随版本微调，以课程使用的版本为准。