# computer-vision

🧐 2025 秋季 计算机视觉实验

## **实验一** 基于 Python 的 opencv 数字图像处理的函数

### 使用python-opencv中的imread函数载入图片；

`Lab-1/src/read_img.py`

### 使用python-opencv中的imshow和waitKey函数显示图片；

`Lab-1/src/show_img.py`

### 使用python-opencv中的imwrite函数保存图像；

`Lab-1/src/save_img.py`

### 创建和复制图像；

`Lab-1/src/copy_img.py`

### RGB三通道分离并显示。

`Lab-1/src/rgb_img.py`

## **实验二** 基于PyTorch的Minist数据集分类

### 数据预览测试和数据装载；

`Lab-2/src/data_load.py`

### 进行数据处理变换操作；

`Lab-2/src/data_transform.py`

### 模型搭建和参数优化；

`Lab-2/src/model_training.py`

### 基于pytorch卷积神经网络的模型训练；

`Lab-2/src/model_training.py`

### 基于pytorch卷积神经网络的模型测试。

`Lab-2/src/model_training.py`

## **实验三** 迁移resnet50猫狗图像分类

### 通过代码自动下载模型并直接调用；对当前迁移过来的模型进行全连接层的调整；模型训练及测试结果。

`Lab-3/src/train.py`