ccv

纯 C 写的轻量视觉库，不装大框架也能跑人脸检测和图像分类

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署计算机视觉 🍴 复刻 1704 🐛 待处理 83 👀 关注 333

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 7251

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，BSD 许可证

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队liuliu

官网地址http://libccv.org

GitHubhttps://github.com/liuliu/ccv

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，BSD 许可证

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言C++

GitHub 星标★ 7251

上线时间2010-09-15 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积529.7 MB

本站数据更新2026-11-05

维护状态活跃

收录时间2026-09-18

浏览次数1

项目介绍

CCV 是一个用 C 语言编写的现代计算机视觉库，核心目标是提供一套轻量、可嵌入、高性能的视觉算法实现。它不依赖庞大的深度学习框架，而是用纯 C 实现卷积网络、特征提取、图像处理等常见任务，适合在资源受限或需要极致控制的环境中使用。项目采用缓存友好的数据结构设计，在 CPU 上运行效率较高，同时提供了 C 接口和部分 Python 绑定，方便集成到已有 C/C++ 项目中。CCV 解决的是“不想引入 PyTorch/TensorFlow 这类重型依赖，但又需要跑通人脸检测、图像分类、目标跟踪等经典视觉任务”的问题。它内置了预训练模型和示例代码，可以快速完成从读取图像到输出检测结果的流程。对于嵌入式、边缘计算或教学场景，CCV 是一个可读性强、可裁剪的替代方案。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 7251

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

带正常工作的 C 编译器（gcc/clang/MSVC 等）
绝大多数模块无需额外编译参数或依赖
若需运行卷积网络，需提供 BLAS 库
可选：CUDA 环境（用于 Linux CUDA 构建版本）
支持平台：macOS、Linux、FreeBSD、Windows、iOS、Android、Raspberry Pi

安装与启动步骤

1了解项目定位

ccv 是纯 C 实现的轻量视觉库，追求可嵌入与依赖洁癖，除卷积网络外基本无需额外依赖。
2获取源码

从 GitHub 仓库克隆源码到本地，README 未给出后续构建命令，请以官网文档为准。
```
git clone https://github.com/liuliu/ccv.git
```
3确认编译器环境

按 README 说法，任何拥有可用 C 编译器的设备基本都能跑 ccv，先确认 gcc 或 clang 可用。
```
gcc --version
```
4准备 BLAS 依赖

仅卷积网络部分需要 BLAS 库，其余模块可直接编译使用，请按官网说明选择合适的 BLAS。
5查阅官网文档

README 节选未包含安装命令与示例，构建、预训练模型与示例代码请参考官网。
6集成到现有项目

ccv 提供 C 接口及部分 Python 绑定，适合直接嵌入既有 C/C++ 工程调用。