计算机视觉实验指南 🧪

实验简介

计算机视觉实验是理解图像处理与深度学习模型的关键环节。本实验将涵盖以下核心内容：

• 基础操作：图像读取、预处理与可视化
• 经典算法：边缘检测、特征提取与匹配
• 深度学习应用：使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类与目标检测

实验环境

1. 编程语言：Python 3.8+
2. 框架：TensorFlow/Keras 或 PyTorch
3. 数据集：CIFAR-10（图像分类） / COCO（目标检测）
4. 工具：Jupyter Notebook 或 VS Code

实验步骤

1. 数据加载

   • 使用cv2.imread()或PIL.Image.open()读取图像
   • 示例代码：

     import cv2  
     image = cv2.imread("example.jpg")  
     

   • 📎 点击查看数据预处理教程

2. 传统算法实践

   • 应用Canny边缘检测：

     edges = cv2.Canny(image, 100, 200)  
     

   • 使用OpenCV的findContours()进行轮廓分析

3. 深度学习模型训练

   • 构建CNN网络结构（如VGG、ResNet）
   • 训练图像分类模型：

     model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)  
     

   • 目标检测实验可参考YOLO或Faster R-CNN框架

扩展阅读

• 计算机视觉基础概念
• 深度学习模型优化技巧
• 📊 图像处理结果对比示例