C++
476 个项目 · 全站第 4 / 91推理引擎、GPU 算子与高性能后端的实现语言，追求延迟和吞吐时基本在这里。
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按 star 排序 · 第 10 / 10 页用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。
Windows 上的原生 C++ Markdown 阅读器，用 Direct2D 渲染，体积不到 5MB、启动不到 100ms，彻底摆脱 Electron 的臃肿。支持主题、目录、搜索和编辑模式。
自动检测并擦除视频中的台标和水印，即使logo在画面中多次移动位置也能跟踪去除，适合批量清理影视素材。
Intel 开源的视频处理库，提供统一 API 和调度层，方便在不同 Intel 硬件上做视频解码、编码和转码加速。
轻量级密码管理器，主打简洁与安全，用 C++ 编写，可生成并存储密码，适合想要简单可靠密码管理方案的人。
基于 GStreamer 和 OpenGL 的实时视频混合器，可对多路视频源做现场切换、合成与播放，适合演出、直播等需要实时画面调度的场景。
A LoRa based APRS tracker for ESP32 boards.
用地图先验做零漂移点云建图，把激光雷达采集的点云对齐到已有地图上，解决长距离建图累积误差的问题。
一站式处理 Magic Lantern 相机录制的 MLV 原始视频，支持色彩调整、图像处理与视频转码，方便后期工作流。
把 LLM 推理中的 KV Cache 持久化到 DRAM、SSD 或 NFS 并跨请求复用，减少重复计算，加快推理速度，兼容昇腾 NPU 和 CUDA GPU。
把局域网内其他电脑的磁盘挂载到本机文件管理器，像本地磁盘一样直接打开文件，省去手动传输。
基于 3D LiDAR 扫描的图表示，把地面和地面上可通行区域与障碍物分割开，用于机器人导航中的可通行性判断。
面向动态环境的视觉 SLAM 框架，能同时估计相机里程计、静态地图以及场景中运动物体的位姿与结构，解决传统 SLAM 在动态场景下定位漂移的问题。
把 YOLO11 的检测、姿态估计、分割和跟踪模型用 TensorRT v8.0+ 部署到 C++ 和 Python 接口，省去自己写推理代码的麻烦。
把 ZED 立体相机接入 ROS 2 的官方封装包，提供深度、点云、视觉里程计、SLAM 和人体骨骼跟踪等话题与节点，方便机器人项目直接调用。
基于动态高斯泼溅的高保真导航仿真器，为具身导航和视觉语言导航研究提供逼真的三维场景与动态人体渲染。
基于 Qt 的开源远程桌面与远程控制工具，集成 VNC、RDP、SSH、Telnet 和终端，还附带网络工具与播放器，一个客户端就能连各种远程环境。
轻量跨平台的 CPU/GPU 实时监控命令行工具，直接调用厂商 API 获取准确硬件数据，并用 ASCII 图表直观展示。
港大开源的基于事件相机的视觉里程计、视觉惯性里程计与SLAM数据集，为事件相机在机器人和SLAM研究中的算法评测提供标准化数据。
Pronto 是面向足式机器人的状态估计库，提供核心算法、ROS 封装和消息定义，帮助四足、双足机器人在行走中实时估计自身位姿与运动状态。
把 YOLOX 目标检测封装成 ROS2 节点，支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 等多种推理后端，方便机器人项目直接接入实时检测。
基于 GStreamer 和 TensorRT 的 GPU 加速实时视频与多传感器分析 SDK，可在边缘、本地和云端搭建多路视频 AI 推理流水线。
为 LoRa 节点实现距离向量路由协议的 C++ 库，让 ESP32、Arduino 设备组成自组网，在无蜂窝网络环境下多跳转发消息。
基于 Qt 的 TCP/UDP 网络调试助手，支持收发数据与文件传输，方便排查网络通信问题。
基于 llama.cpp 的推理分支，针对 Ampere 架构 Nvidia 显卡（尤其 RTX 3090/3090 Ti）深度优化，在长上下文场景下显著提升生成速度，并支持低显存配置跑 200K 以上上下文。
MIT-Princeton 开源的 Amazon Picking Challenge 2016 视觉工具箱，用 RGB-D 卷积网络做物体分割和 6D 位姿估计，帮机器人完成抓取任务。
RaBitQ 官方向量量化与近似最近邻检索库，提供 C++ 和 Python 接口，用 SIMD 加速高维向量的相似度搜索。
Nitrokey 硬件安全密钥的桌面客户端，跨 Windows、Linux、Mac 管理密码库、一次性密码和加密存储，让敏感凭据留在硬件里而不是电脑上。
基于 Qt6 的跨平台截图与录屏工具，支持静态截图、视频和 GIF 录制，还带快速预览，适合日常抓屏和做演示动图。
基于 Anime4K 着色器的动漫视频超分图形界面，能把放大后的视频直接保存到本地，省去命令行配置的麻烦。
用 ESP32-C3 加小 OLED 屏做桌面硬件监控，配套 Windows/Linux 程序实时推送 CPU、GPU、内存和磁盘占用，电脑休眠时自动切换 12 种复古动画时钟。
基于 llama.cpp 和 GGUF 的 VLA 模型统一推理运行时，用 C++ 实现，支持量化部署，让机器人视觉-语言-动作模型能在本地高效跑起来。
基于 DirectX 的 Windows 屏幕录制库，能同时采集屏幕画面和系统音频并混音，再用 Media Foundation 编码成视频文件。
RaBitQ 是 SIGMOD 2024 提出的高维向量量化方法，为近似最近邻搜索提供理论误差上界，适合构建向量检索系统时做有精度保证的压缩索引。
用 YOLOv8 做检测、ByteTrack 做跟踪的目标跟踪工程，通过 C++ 和 TensorRT 加速推理，适合需要实时多目标跟踪的部署场景。
用 Python 把多路视频流、多个模型和多块 GPU 串起来做实时视频分析，底层靠 CUDA、TensorRT 和 DeepStream 加速，适合搭建高吞吐的视觉推理流水线。
基于 C++/CUDA 的高性能 SDK，把音频实时驱动成 3D 面部表情和口型，内置后处理，适合做虚拟人、数字主播这类实时动画。
基于 Scintilla 的代码编辑器控件，给 UWP 和 WinUI 3 应用直接嵌入带语法高亮和编辑能力的代码编辑区域。
ONNXim 是一个周期级多核 NPU 模拟器，能快速仿真 DNN 推理在 NPU 上的执行过程，帮助评估和优化硬件设计。
用 C++ 实现的高斯点泼溅渲染方案，把 3D 高斯点直接投影成图像，为实时三维重建和新视角合成提供高效渲染路径。
在 Linux 上监听系统或外部事件，触发时播放自定义音效，比如编译完成、服务挂掉或脚本跑完都能有声音提醒。
基于 C++ 和 TensorRT 的 RF-DETR 推理引擎，支持目标检测与实例分割，可在 NVIDIA GPU 和 Jetson 上以 FP32/FP16/INT8 量化部署。
面向 Hailo 边缘 AI 芯片的预训练模板应用流水线，基于 GStreamer 搭建，开箱即用，省去从零拼装视频推理链路的麻烦。
面向 ROS2 机器人的 GPU 加速目标检测包，基于 TensorRT 和 Triton 推理深度学习模型，可在 Jetson 上实时运行。