计算机视觉代码的调试通常涉及以下步骤：
安装必要的库
OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务，可以通过一行命令安装：
```bash
pip install opencv-python
```
boxx：一个提高代码开发和调试效率的Python工具库，支持多种数据类型的可视化，包括`torch.tensor`, `mxnet.ndarray`, `PIL.Image`等：
```bash
pip install boxx
```
导入库
在Python脚本中导入所需的库：
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
```
读取和处理图像
使用OpenCV读取图像：
```python
img = cv2.imread（'cat.jpg'）
```
对图像进行操作，例如调整大小、灰度转换、模糊化等：
```python
resized = cv2.resize（img, （300, 200））
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
blurred = cv2.GaussianBlur（img, （5, 5）, 0）
```
使用boxx进行调试
利用boxx的`loga`功能一次性展示数组的大多数属性：
```python
import boxx
arr = np.random.rand（10, 10）
boxx.loga（arr）
```
使用`boxx.show`进行可视化，支持多种数据类型：
```python
boxx.show（img）
boxx.show（resized）
boxx.show（blurred）
```
使用`boxx.tree`展示复杂结构，例如字典或列表：
```python
data = {'batch': [1, 2, 3], 'model_params': np.random.rand（5, 5）}
boxx.tree（data）
```
调试和优化
在开发过程中，使用调试工具（如IDE的调试器）来跟踪代码执行过程，找出潜在的问题。
根据需要调整代码中的参数，优化算法性能。
通过以上步骤，你可以更高效地调试和优化计算机视觉代码。建议多尝试不同的工具和方法，找到最适合自己的开发环境。