激活YOLOv8环境conda activate yolov8_cpu安装YOLOv8库pip install ultralytics验证安装yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

统计对象为图中的像素点，把图像分解为一个一个的像素点进行统计横坐标 #像素值（0-255）纵坐标 #每一个像素点对应出现的次数原理：统计图像中每个灰度级（0-255）出现的次数，形成直方图。

应用：图像特征提取（不止对原始输入进行特征提取，还要对金字塔的每一层进行特征提取，并总结到一起）

先图像分割，拿出其中一块，得到权重参数矩阵，从而得到特征图，选取一种计算方法，对于每一个区域计算特征值(一张图像需要做很多次卷积）边缘填充：一定程度上弥补边界信息缺失问题，边界提取特征利用不充分的问题（用0填充）压缩：选择重要的留下来，不重要的丢出去，只变长和宽，不变特征图个数。全连接层：通过一组权重参数，把卷积层和输出层连在一起，生成矩阵。医学任务（细胞检测，人体透视图，动态图识别）；卷积核尺寸