摘要 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其核心分支之一，成为我们研究和发展的重点。本报告旨在系统性探索计算机视觉的基础、发展历史、代表性模型，并以实践的方式应用计算机视觉原理。本文首先阐述了计算机视觉的定义、核心任务及其在图像处理、模式识别等方面的基础理论。随后，详细梳理了从早期基于手工设计特征的传统方法，到以深度学习，特别是CNN为主导的现代技术的演进历程。在此基础上，本文聚焦于目标检测这一应用，剖析YOLO系列为代表的模型的核心思想、网络架构、技术特点及其性能差异。并使用YOLOv8模型训练出一个可以识别特定物品（猫和狗）的目标检测器。实验结果表明，所训练的模型在特定场景下能够有效实现对猫和狗的精准区分，验证了深度学习框架在解决实际计算机视觉问题中的高效性与可行性。

关键词 计算机视觉；目标检测；YOLO；深度学习；卷积神经网络

在数字化信息爆炸的时代，图像和视频数据已成为最主要的信息载体之一。视觉是自然只能不可思议的技艺：猕猴的大脑皮层中视觉部分占据大约50%，人脑中有关视觉的部分所占比重最大。赋予机器类似人类的视觉感知能力，使其能够"看懂"并理解视觉世界，是人工智能领域长久以来的核心目标之一。

计算机视觉正是致力于实现这一目标的关键技术，它是一门融合了计算机科学、数学、物理学、神经科学和认知科学等多门学科的交叉学科。其根本任务在于，通过计算机及相关设备替代人眼对目标进行识别、跟踪、测量和判别，并进一步对图像进行处理和分析。

计算机视觉的应用领域极其丰富，在工业检测、OCR识别、医学影像分析、智能安防、自动驾驶、增强现实、智慧零售等领域具有重要作用。

计算机视觉的研究可以追溯到20世纪50年代，其发展大致经历了从知识驱动到数据驱动的范式转变。早期研究主要依赖于人类专家设计的规则和手工提取的特征。

进入21世纪，随着互联网的普及，海量图像数据的积累为数据驱动的方法提供了土壤。2006年深度学习的兴起，特别是2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中的惊人表现，标志着计算机视觉正式进入了深度学习时代。

本研究旨在全面、系统地探讨计算机视觉的原理、关键技术及其应用，并以目标检测为核心进行深入实践。

1 计算机视觉基础

1.1 计算机视觉的定义与核心任务

计算机视觉是一门旨在使计算机能够像人类一样"看见"和理解视觉世界的科学与工程学科。它利用摄像机和计算机等硬件设备替代人眼，对目标进行识别、跟踪、测量和判别决策。

其核心任务主要分为物体视觉和空间视觉。物体视觉侧重于对场景中的物体进行精细的分类和鉴别，包括图像分类、目标检测、语义分割等；空间视觉关注于确定物体的空间位置和形状，包括深度估计、三维重建、视觉里程计等。

1.2 图像处理基础

1.2.1 图像的数字化表示

现实世界中的图像是连续的模拟信号，而计算机只能处理离散的数字信号。图像数字化的过程主要包括两个步骤：采样（Sampling）和量化（Quantization）。

1.2.2 颜色空间与转换

颜色空间是描述和表示颜色的数学模型。最常用的颜色空间是RGB（Red, Green, Blue），此外还有HSV、YCbCr等多种表示方式。

1.3 深度学习在计算机视觉中的应用

1.3.1 卷积神经网络（CNN）原理

卷积神经网络（CNN）是一种专门为处理具有网格状拓扑结构数据而设计的深度学习模型。其核心思想在于通过模拟人类视觉皮层的层次化信息处理机制，自动学习图像从低级到高级的层次化特征表示。

表1 CNN核心组件

2 计算机视觉发展历史

2.1 早期阶段

在深度学习兴起之前，计算机视觉领域长期由基于手工设计特征的方法主导。这些方法通常依赖于图像处理的基本操作和数学模型。主要方法有Sobel算子、Canny边缘检测、Harris角点检测等。

2.2 深度学习阶段

2.2.1 AlexNet的突破与影响

2012年，AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上以15.3%的Top-5错误率夺得冠军，而当年的第二名错误率高达26.2%。这一压倒性的优势震惊了整个学术界和工业界。

AlexNet有多个关键创新。在架构创新上，拥有8个学习层，分为5个卷积层和3个全连接层。同时使用了ReLU激活函数解决梯度消失问题。在训练技术上，AlexNet使用了Dropout防止过拟合，并开创性的使用了GPU并行计算加速训练。

2.2.2 经典网络结构演进

2014年，VGGNet出现，其采用3×3小卷积核和深层网络，结构规整。同年，GoogLeNet出现，采用Inception模块，支持多尺度特征提取。2015年，ResNet的出现，解决了残差连接，解决网络退化问题。

2.2.3 视觉Transformer（ViT）的兴起

2020年，Vision Transformer（ViT）将自然语言处理领域的Transformer架构引入到视觉任务中。ViT将输入图像分割成固定大小的图块，将每个图块视为序列中的“单词”。

3 代表性模型

为了更好的探索计算机视觉，我们以目标检测为例进行实践探索。

3.1 目标检测任务概述

目标检测的任务可以形式化地定义为：给定一张输入图像，模型需要输出一个包含多个物体的列表，每个物体都由一个边界框和一个类别标签来表示。其主要困难为图像中目标物品尺度变化、长宽比变化、视角变化、光照变化、遮挡、背景复杂、类内差异、实时性要求等。

3.2 两阶段目标检测模型：Faster R-CNN

两阶段（Two-Stage）目标检测模型的核心思想是"先定位，后分类"。它们首先生成一组可能包含物体的候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取、分类和边界框的精修。

3.3 单阶段目标检测模型：YOLO系列

与两阶段检测器不同，单阶段（One-Stage）目标检测模型将目标检测视为一个回归问题，直接从整个图像中预测边界框和类别概率。YOLO（You Only Look Once）系列是单阶段检测器的优秀项目，我们以即将以YOLO为例进行实践。

4 应用程序代码

为了将计算机视觉理论应用于实践，本节以YOLOv8为例，训练一个可以用于识别猫和狗的深度学习模型。

4.1 环境准备与依赖库安装

以Python 3.13.7环境，CUDA13.0为例。

首先安装YOLO运行框架。

pip install ultralytics

然后安装对应版本的Pytorch。

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

4.2 数据集准备与处理

4.2.1 图像数据集的获取与选择

获取高质量的猫咪图像是构建数据集的第一步。我们可以在Kaggle网站上下载到狗和猫的数据集。由于数据集为VOC格式，我们需要将其转换为YOLO格式。可以通过以下脚本快速实现。

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from pathlib import Path
import random

def convert_voc_to_yolo(xml_path, output_txt_path, class_mapping):
    """
    将VOC格式XML转换为YOLO格式TXT
    """
    tree = ET.parse(xml_path)
    root = tree.getroot()
  
    size = root.find('size')
    img_width = int(size.find('width').text)
    img_height = int(size.find('height').text)
  
    with open(output_txt_path, 'w') as f:
        for obj in root.findall('object'):
            # 获取类别
            class_name = obj.find('name').text.lower()
            if class_name not in class_mapping:
                continue
      
            class_id = class_mapping[class_name]
      
            # 获取边界框
            bndbox = obj.find('bndbox')
            xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
            ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
            xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
            ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
      
            # 转换为YOLO格式 (中心点x, 中心点y, 宽度, 高度)
            x_center = (xmin + xmax) / 2 / img_width
            y_center = (ymin + ymax) / 2 / img_height
            width = (xmax - xmin) / img_width
            height = (ymax - ymin) / img_height
      
            # 写入文件
            f.write(f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n")

def prepare_dataset(dataset_path, output_path):
    """
    准备YOLO格式数据集
    """
    # 创建输出目录结构
    Path(f"{output_path}/images/train").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    Path(f"{output_path}/images/val").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    Path(f"{output_path}/labels/train").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    Path(f"{output_path}/labels/val").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
  
    # 类别映射
    class_mapping = {"cat": 0, "dog": 1}  # 只保留猫和狗
  
    # 获取所有图片文件
    images_path = Path(dataset_path) / "images"
    annotations_path = Path(dataset_path) / "annotations"
  
    image_files = list(images_path.glob("*.jpg")) + list(images_path.glob("*.png"))
    random.shuffle(image_files)
  
    # 划分训练集和验证集 (8:2)
    split_idx = int(len(image_files) * 0.8)
    train_files = image_files[:split_idx]
    val_files = image_files[split_idx:]
  
    print(f"总图片数: {len(image_files)}")
    print(f"训练集: {len(train_files)}")
    print(f"验证集: {len(val_files)}")
  
    # 处理训练集
    for img_file in train_files:
        xml_file = annotations_path / f"{img_file.stem}.xml"
  
        if xml_file.exists():
            # 复制图片
            img_dest = Path(output_path) / "images" / "train" / img_file.name
            img_dest.write_bytes(img_file.read_bytes())
      
            # 转换标注
            txt_file = Path(output_path) / "labels" / "train" / f"{img_file.stem}.txt"
            convert_voc_to_yolo(xml_file, txt_file, class_mapping)
  
    # 处理验证集
    for img_file in val_files:
        xml_file = annotations_path / f"{img_file.stem}.xml"
  
        if xml_file.exists():
            # 复制图片
            img_dest = Path(output_path) / "images" / "val" / img_file.name
            img_dest.write_bytes(img_file.read_bytes())
      
            # 转换标注
            txt_file = Path(output_path) / "labels" / "val" / f"{img_file.stem}.txt"
            convert_voc_to_yolo(xml_file, txt_file, class_mapping)
  
    print("数据集转换完成！")
    return class_mapping

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 设置路径
    dataset_path = "D:/Code/ai/try"  # 你的数据集路径
    output_path = "cat_dog_yolo_dataset"  # 输出路径
  
    prepare_dataset(dataset_path, output_path)

4.3 模型训练

在完成训练数据准备后，就可以训练了。我们使用如下代码进行配置和训练。YOLO通过YAML格式的配置文件来指定训练数据的相关信息，我们需要创建第一个文件。第二个为训练脚本。

# cat_dog.yaml
path: ./cat_dog_yolo_dataset  # 数据集根目录
train: images/train  # 训练图片路径
val: images/val      # 验证图片路径

# 类别数量
nc: 2

# 类别名称
names: 
  0: cat
  1: dog

# train.py
from ultralytics import YOLO
import torch

def basic_training():
    """基础训练"""
  
    print("=== YOLOv8 基础训练 ===")
    print(f"GPU可用: {torch.cuda.is_available()}")
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"GPU设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
  
    # 1. 加载模型
    model = YOLO('yolov8n.pt')  # 使用预训练权重
  
    # 2. 训练参数配置
    train_args = {
        'data': 'cat_dog.yaml',      # 数据配置文件
        'epochs': 50,                # 训练轮数
        'imgsz': 640,                # 输入图片大小
        'batch': 16,                 # 批量大小
        'workers': 0,               # ← 关键：Windows设为0，禁用多进程
        'device': 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
        'name': 'cat_dog_basic',     # 实验名称
        'save': True,                # 保存模型
        'save_period': 10,           # 每10轮保存一次
        'pretrained': True,          # 使用预训练权重
        'optimizer': 'auto',         # 自动选择优化器
        'lr0': 0.01,                 # 初始学习率
        'lrf': 0.01,                 # 最终学习率
        'patience': 50,              # 早停耐心值
        'box': 7.5,                  # 边界框损失权重
        'cls': 0.5,                  # 分类损失权重
        'dfl': 1.5,                  # 分布焦点损失权重
    }
  
    # 3. 开始训练
    print("\n开始训练...")
    results = model.train(**train_args)
  
    print("\n=== 训练完成 ===")
    print(f"最佳模型保存位置: runs/detect/{train_args['name']}")
  
    return model, results

if __name__ == "__main__":
    from multiprocessing import freeze_support
    freeze_support()  # Windows多进程支持
    model, results = basic_training()

4.4 模型推理

在完成50个循环后，我们可以获得最终模型。下面让我们通过如下代码运行推理。

def real_time_detection(model_path):
    """实时摄像头检测"""
  
    from ultralytics import YOLO
    import cv2
    import time
  
    # 加载模型
    model = YOLO(model_path)
  
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
  
    print("开始实时检测（按Q退出）...")
  
    fps_time = time.time()
    frame_count = 0
  
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
  
        # 检测
        results = model(frame, verbose=False, conf=0.5)
  
        # 绘制结果
        annotated_frame = results[0].plot()
  
        # 计算FPS
        frame_count += 1
        if time.time() - fps_time >= 1.0:
            fps = frame_count
            frame_count = 0
            fps_time = time.time()
            cv2.putText(annotated_frame, f"FPS: {fps}", (10, 30),
                       cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
  
        # 显示
        cv2.imshow('Cat/Dog Detection', annotated_frame)
  
        # 按Q退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
  
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 运行实时检测
real_time_detection('runs/detect/cat_dog_basic5/weights/best.pt')

5 实验结果

略

6 结论

本文系统地探讨了计算机视觉的基本原理、发展历程及其在目标检测领域的应用。论文首先回顾了从早期基于手工设计特征的传统方法到深度学习革命带来的技术范式转变，并重点介绍了卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的核心作用。深入剖析了Faster R-CNN两阶段检测模型的内在机理；详细分析了YOLO系列单阶段检测模型的演进历程；对比了两类模型在速度与精度方面的性能差异；系统梳理了计算机视觉从手工特征到深度学习的发展脉络；介绍了Vision Transformer等新兴架构的原理与应用；构建了从理论到实践的完整知识体系。

为了将理论与实践紧密结合，本研究提供了一个完整的应用案例，即利用YOLOv8框架训练一个能够识别特定动物（猫和狗）的目标检测器。该部分详细阐述了从环境配置、数据集准备、模型训练到最终推理部署的全过程。

经过研究与实践，对计算机视觉有了更加深入的了解。