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

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。

开源 free 计算机视觉

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 7242

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉

开发团队liuliu

所属国家

官网地址http://libccv.org

GitHubhttps://github.com/liuliu/ccv

定价模式free

价格说明开源免费，BSD 许可证

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言C++

技术栈/模型

GitHub 星标★ 7242

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2010-09-15 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-18

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使用教程

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。

如何确认成功

README 未提供验证命令；可确认 gcc/clang 可用、源码克隆完成，并按官网文档完成构建后验证。

常见问题

Q：ccv 需要安装 PyTorch 或 TensorFlow 吗？

A：不需要。ccv 用纯 C 实现视觉算法，刻意避免引入大型深度学习框架，只在卷积网络部分依赖 BLAS 库。

Q：卷积网络跑不起来怎么办？

A：README 说明卷积网络是唯一需要 BLAS 库的例外，请先安装并正确链接合适的 BLAS 实现。

Q：支持哪些操作系统？

A：可运行在 macOS、Linux、FreeBSD、Windows、iPhone/iPad、Android、Raspberry Pi 等平台。

Q：为什么 README 里看不到构建命令？

A：本次节选只包含项目简介与特性，未包含安装章节，完整构建与使用说明请访问官网 libccv.org。

注意事项

本次 README 节选不含安装与构建命令，steps 中仅含可从 README 推断的通用准备动作，务必以官网文档为准。
除卷积网络需 BLAS 外，ccv 大部分功能不需要编译标志或第三方依赖。
项目提供预训练模型与示例代码，可完成从读图到输出检测结果的流程。
README 提到对服务器端部署环境友好，适合资源受限或需要精细控制的场景。

核心亮点

纯 C 实现，无重型依赖，编译后体积小，适合嵌入式和边缘设备
缓存友好的数据结构设计，CPU 推理效率较高，适合资源受限环境
提供预训练模型和完整示例，人脸检测、图像分类等任务开箱可跑

不足之处

社区活跃度和文档更新不如 OpenCV 等主流库，新模型支持较慢
Python 绑定和生态工具链相对薄弱，深度学习训练支持有限

适用场景

嵌入式设备上做人脸检测或简单图像分类
C/C++ 项目中需要轻量视觉模块，不想引入 OpenCV 全量依赖
教学或学习计算机视觉底层实现，阅读纯 C 代码

替代项目

OpenCV、dlib

项目介绍

ccv 是计算机视觉领域的开源项目，由 liuliu 开发，2010 年首次发布。

在全站 12,753 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（7,242）位列前 7%，在计算机视觉分类的 441 个项目里位列前 7%。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-16。开源免费，BSD 许可证。

它主要面向的使用场景是：嵌入式设备上做人脸检测或简单图像分类。同类可对比的替代方案包括 OpenCV、dlib。

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