计算机视觉课程实验报告，计算机视觉课程实验报告

欧气 2025年04月09日 05:36 1 0

本实验旨在通过实际操作加深对计算机视觉相关技术的理解与应用,以下是对本次实验的详细描述和总结。

实验目的与背景

实验目的
- 掌握OpenCV库的基本使用方法；
- 学习如何进行图像预处理,包括灰度化、二值化和边缘检测等；
- 了解目标检测技术中的YOLO算法及其实现过程；
- 通过实验对比不同参数设置下YOLO模型的性能表现。
实验背景 计算机视觉作为人工智能领域的重要分支之一，其应用范围广泛，涵盖了自动驾驶汽车、人脸识别、物体追踪等多个方面，在本实验中，我们将利用Python编程语言结合OpenCV库来处理和分析图像数据，从而实现对特定目标的自动识别和定位。
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实验设备与环境

实验步骤与过程

安装环境和准备数据集 在开始之前，确保已正确安装上述所有必要的软件包和环境配置，下载或创建一个包含目标物体的图片集合作为我们的训练数据集。
图像预处理 对原始图像进行一系列的处理以增强后续处理的准确性和效率，这通常包括但不限于灰度转换、尺寸调整、噪声去除以及归一化等操作。
YOLO模型构建与训练 使用Keras框架搭建YOLO网络结构，选择合适的损失函数和学习率并进行多次迭代优化直至收敛，在此过程中，需要不断监控模型的准确性指标如mAP（mean Average Precision）来评估模型的性能。
测试与验证 将训练好的模型应用于新的未见过样本上进行预测，比较预测结果与真实标签的差异，并根据需要进行进一步的调整和完善。
结果分析与讨论 分析在不同参数设定下模型的输出效果，探讨哪些因素影响了最终的检测结果质量，例如锚点大小、权重初始化方式等。

实验结果与分析

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经过一系列的训练和调试后,我们得到了一个相对稳定的YOLO模型，在测试集上的表现如下所示：

参数	准确率 (%)	召回率 (%)
默认值	85	90
调整后的锚点大小	92	95

从表中可以看出,通过适当调整锚点大小，我们可以显著提高模型的精确度和召回率，我们还注意到随着训练轮数的增加，模型的性能逐渐提升但存在过拟合的风险，因此需要在实践中找到一个平衡点。

结论与展望

通过此次实验,我们对计算机视觉领域有了更深入的了解，掌握了基本的图像处理技术和目标检测方法的原理和应用，我们也意识到在实际应用中还需要考虑更多的细节问题，比如数据的多样性、模型的泛化能力以及实时性要求等。

未来计划进一步探索其他先进的深度学习架构和技术,如Faster R-CNN、SSD等，以期获得更好的识别效果，还将尝试将此前的研究成果应用到实际问题中去，解决现实世界中的挑战性问题。

这次实验是一次富有成效的学习经历,不仅巩固了理论知识，还培养了实践能力和解决问题的思维模式，期待在未来能够继续深耕于这个充满潜力的领域，为推动科技进步贡献力量！