CCV：轻量级计算机视觉库

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摘要： CCV：轻量级计算机视觉库概述 CCV 是一个用 C 语言编写的轻量级计算机视觉库，专注于提供高效、可移植的计算机视觉算法实现。虽然项目主要使用 C 语言，但完全兼容 C++ 环...

CCV：轻量级计算机视觉库

概述

CCV 是一个用 C 语言编写的轻量级计算机视觉库，专注于提供高效、可移植的计算机视觉算法实现。虽然项目主要使用 C 语言，但完全兼容 C++ 环境，可以无缝集成到 C++ 项目中。

主要特性

1. 轻量级设计

CCV 设计简洁，不依赖复杂的第三方库，核心功能仅需标准 C 库即可运行。

2. 高性能

优化的算法实现
支持多线程并行计算
内存管理高效

3. 丰富的功能模块

图像处理基础操作
特征检测与描述
目标检测
图像分类
神经网络支持

安装与配置

基本安装

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git clone https://github.com/liuliu/ccv.git
cd ccv
./configure
make
sudo make install

C++ 项目集成

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# CMakeLists.txt 示例
find_package(ccv REQUIRED)
target_link_libraries(your_target ccv)

核心功能示例

1. 基础图像处理

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#include <ccv.h>

// 加载图像
ccv_dense_matrix_t* image = 0;
ccv_read("input.jpg", &image, CCV_IO_ANY_FILE);

// 转换为灰度图
ccv_dense_matrix_t* gray = 0;
ccv_color_transform(image, &gray, CCV_RGB_TO_GRAY);

// 保存结果
ccv_write(gray, "output.jpg", 0, CCV_IO_JPEG_FILE, 0);

// 释放内存
ccv_matrix_free(image);
ccv_matrix_free(gray);

2. 人脸检测

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#include <ccv.h>

void detect_faces(const char* input_path, const char* output_path) {
    ccv_dense_matrix_t* image = 0;
    ccv_read(input_path, &image, CCV_IO_ANY_FILE);
    
    ccv_scd_classifier_cascade_t* cascade = ccv_scd_frontal_face_default();
    ccv_array_t* faces = ccv_scd_detect_objects(image, &cascade, 1, ccv_scd_default_params);
    
    // 绘制检测框
    for (int i = 0; i < faces->rnum; i++) {
        ccv_rect_t* rect = (ccv_rect_t*)ccv_array_get(faces, i);
        ccv_rectangle(image, *rect, 0, 255, 0, 2);
    }
    
    ccv_write(image, output_path, 0, CCV_IO_JPEG_FILE, 0);
    
    ccv_array_free(faces);
    ccv_scd_classifier_cascade_free(cascade);
    ccv_matrix_free(image);
}

3. 图像分类（使用预训练模型）

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#include <ccv.h>
#include <ccv_icf.h>

void image_classification() {
    ccv_dense_matrix_t* image = 0;
    ccv_read("test.jpg", &image, CCV_IO_ANY_FILE);
    
    // 加载预训练模型
    ccv_icf_classifier_cascade_t* cascade = 
        ccv_icf_read_classifier_cascade("model.icf");
    
    ccv_array_t* objects = ccv_icf_detect_objects(
        image, &cascade, 1, ccv_icf_default_params);
    
    // 处理检测结果
    for (int i = 0; i < objects->rnum; i++) {
        ccv_comp_t* comp = (ccv_comp_t*)ccv_array_get(objects, i);
        printf("检测到对象: 置信度=%f, 位置=(%d,%d,%d,%d)\n",
               comp->classification.confidence,
               comp->rect.x, comp->rect.y,
               comp->rect.width, comp->rect.height);
    }
    
    ccv_array_free(objects);
    ccv_icf_classifier_cascade_free(cascade);
    ccv_matrix_free(image);
}

4. 特征点检测

text

#include <ccv.h>
#include <ccv_sift.h>

void feature_detection() {
    ccv_dense_matrix_t* image = 0;
    ccv_read("input.jpg", &image, CCV_IO_ANY_FILE);
    
    ccv_dense_matrix_t* gray = 0;
    ccv_color_transform(image, &gray, CCV_RGB_TO_GRAY);
    
    ccv_array_t* keypoints = ccv_sift_detect(gray, ccv_sift_default_params);
    
    printf("检测到 %d 个特征点\n", keypoints->rnum);
    
    // 提取特征描述符
    ccv_sift_descriptor_t** descriptors = 
        ccv_sift_extract_descriptor(gray, keypoints, ccv_sift_default_params);
    
    // 使用特征描述符进行匹配等操作
    
    ccv_array_free(keypoints);
    free(descriptors);
    ccv_matrix_free(gray);
    ccv_matrix_free(image);
}

高级应用示例

实时视频处理

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#include <ccv.h>
#include <opencv2/opencv.hpp> // 可选：与OpenCV结合使用

void process_video(const char* video_path) {
    cv::VideoCapture cap(video_path);
    if (!cap.isOpened()) return;
    
    cv::Mat frame;
    ccv_dense_matrix_t* ccv_frame = 0;
    
    while (cap.read(frame)) {
        // 将OpenCV Mat转换为CCV矩阵
        ccv_frame = ccv_dense_matrix_new(
            frame.rows, frame.cols, CCV_8U | CCV_C3,
            frame.data, 0);
        
        // 进行CCV处理
        ccv_dense_matrix_t* processed = 0;
        // ... 处理逻辑
        
        // 转换回OpenCV格式显示
        cv::Mat result(processed->rows, processed->cols, 
                      CV_8UC3, processed->data.u8);
        cv::imshow("Result", result);
        
        if (cv::waitKey(1) == 27) break;
        
        ccv_matrix_free(processed);
    }
    
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();
}

性能优化技巧

1. 内存池使用

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ccv_dense_matrix_t* matrix = ccv_dense_matrix_new(
    height, width, type, 0, CCV_NO_DATA_ALLOC);
// 使用预分配的内存

2. 批量处理

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// 批量读取和处理图像
ccv_dense_matrix_t** images = (ccv_dense_matrix_t**)malloc(batch_size * sizeof(ccv_dense_matrix_t*));
for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
    ccv_read(image_paths[i], &images[i], CCV_IO_ANY_FILE);
}
// 批量处理逻辑