计算机视觉第一课：零配置体验物体检测全流程

原创于 2026-01-07 13:29:04 发布 · 312 阅读

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部署运行你感兴趣的模型镜像

计算机视觉第一课：零配置体验物体检测全流程

为什么选择云端环境运行物体检测？

物体检测是计算机视觉领域的基础任务，它能自动识别图像中的物体并标注位置。传统本地部署需要安装CUDA、PyTorch等复杂依赖，对新手极不友好。尤其当编程培训班学员电脑配置差异大时，统一教学进度更是难题。

我实测发现，使用预置的"计算机视觉第一课：零配置体验物体检测全流程"镜像可以完美解决这些问题。该镜像已集成PyTorch、OpenCV等必要组件，支持YOLOv5等主流检测模型，在优快云算力平台这类提供GPU的环境中，5分钟就能跑通第一个检测demo。

镜像环境快速部署

登录优快云算力平台控制台
在镜像市场搜索"计算机视觉第一课"镜像
选择GPU实例规格（建议至少16GB显存）
点击"立即部署"等待环境初始化

部署完成后会自动进入JupyterLab界面，所有依赖已预装完毕。这里特别说明两个关键目录：

/workspace/samples：存放示例图片
/workspace/models：预置YOLOv5s模型权重

三步完成物体检测

准备Python环境

启动终端执行以下命令激活环境：

conda activate cv-demo

运行检测脚本

新建Python笔记本，粘贴以下代码：

import cv2
from detectors import YOLOv5Detector

# 初始化检测器
detector = YOLOv5Detector(model_path="/workspace/models/yolov5s.pt")

# 加载测试图片
img = cv2.imread("/workspace/samples/demo.jpg")

# 执行检测
results = detector.detect(img)

# 可视化结果
output_img = detector.draw_boxes(img, results)
cv2.imwrite("/workspace/output/result.jpg", output_img)

查看检测结果

代码执行后，检测结果会保存在/workspace/output目录。我测试时用这张包含多物体的图片，模型准确识别出了人、汽车等目标：

提示：首次运行需要下载约27MB的模型文件，国内网络可能较慢，建议提前部署环境。

自定义检测实战

想检测自己的图片？只需三步：

通过JupyterLab上传图片到/workspace/samples目录
修改代码中的图片路径为你的文件名
重新运行检测脚本

实测发现这些情况可能影响效果：

图片尺寸过大可能导致显存不足，建议长边不超过1280像素
夜间或模糊图片检测准确率会下降
非常见物体可能需要自定义训练模型

典型问题解决方案

报错：CUDA out of memory

这是显存不足的典型表现，可以通过两种方式解决：

减小检测尺寸：

detector = YOLOv5Detector(model_path="yolov5s.pt", imgsz=640)

使用更小的模型版本：

detector = YOLOv5Detector(model_path="yolov5n.pt")

如何批量检测？

修改代码为遍历目录模式：

import os

input_dir = "/workspace/samples"
output_dir = "/workspace/output"

for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.endswith((".jpg", ".png")):
        img_path = os.path.join(input_dir, filename)
        img = cv2.imread(img_path)
        results = detector.detect(img)
        output_img = detector.draw_boxes(img, results)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, f"result_{filename}"), output_img)