vision-simple

一套 C++ API 把 YOLO 和 OCR 跑遍全平台

vision-simple 是一个轻量级 C++ 跨平台视觉推理库,目标是让开发者用一套 API 在 Windows、Linux、Android 等平台快速部署目标检测与 OCR 模型。它底层支持 ONNXRuntime 和 RKNPU 两种运行时,并可选 CUDA、TensorRT、DirectML、TVM 等多种执行提供者,从而在 NVIDIA GPU、AMD/Intel 核显、瑞芯微 NPU 等硬件上加速。检测部分兼容 YOLOv10、YOLOv11、YOLOv26 等系列,OCR 部分集成 PaddleOCR 与 EasyOCR 的识别能力。项目用 C++ 编写,强调零依赖或低依赖集成,适合需要把视觉模型嵌入到桌面软件、边缘设备或移动端原生应用中的场景,避免 Python 环境带来的部署负担。

开源 free 计算机视觉
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 126
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类计算机视觉
开发团队lona-cn
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言C++
技术栈/模型cuda,directml,easyocr,ocr,onnxruntime,paddleocr,tensorrt-inference,tvm,yolo
GitHub 星标★ 126
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-22 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
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2026-10-06
浏览次数0

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 同时支持 ONNXRuntime 与 RKNPU,覆盖 NVIDIA、DirectML、瑞芯微等多类硬件后端
  • 检测模型覆盖 YOLOv10/v11/v26,OCR 集成 PaddleOCR,模型选择较新
  • 纯 C++ 实现,便于嵌入桌面端、边缘盒子或移动端原生程序,无需 Python 运行时

不足之处

  • 项目星标仅 126,社区规模小,长期维护与问题响应待观察
  • 文档与示例丰富度可能不足,新手接入成本较高

适用场景

  • 在 Windows 桌面软件中集成 YOLO 检测与 OCR 识别功能
  • 在瑞芯微 RK3588 等边缘设备上通过 NPU 加速推理
  • 在 Android 原生应用中离线运行目标检测和文字识别

替代项目

ONNXRuntime、NCNN、OpenCV DNN

项目介绍

vision-simple 是计算机视觉领域的开源项目,由 lona-cn 开发,2024 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类,该分类目前共有 489 个项目,GitHub 星标数为 126。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-10-01。开源免费,需自行部署。

它主要面向的使用场景是:在Windows桌面软件中集成YOLO检测与OCR识别功能。同类可对比的替代方案包括 ONNXRuntime、NCNN、OpenCV DNN。

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