在进行计算机视觉实验时，遇到了一些意料之外的问题，导致研究进度一度停滞。首先，我在尝试加载图像数据集时，系统提示`name 'figure' is not defined`，这让我感到十分困惑。经过一番排查，我发现是由于导入matplotlib库时没有正确使用`plt.figure()`来创建一个新的画布，因此程序无法识别figure对象。解决方法是在相关代码前添加`import matplotlib.pyplot as plt`，并确保在需要显示图像的地方调用`plt.show()`。

此外，在处理图像数据时，我还遇到了尺寸不匹配的问题，导致训练模型时出现错误。为了解决这个问题，我检查了所有输入图像的大小，并将它们统一调整到相同的尺寸。这不仅解决了尺寸不匹配的问题，还提高了模型训练的效率。

最后，我还发现了一个小技巧，即使用Python中的`os`模块来批量重命名和移动文件，这样可以大大简化数据预处理的过程。例如，可以使用以下代码来遍历文件夹中的所有文件，并将其重命名为更具描述性的名称：

```python

import os

folder_path = "path/to/your/folder"

for i, filename in enumerate(os.listdir(folder_path)):

new_filename = f"image_{i}.png"

os.rename(os.path.join(folder_path, filename), os.path.join(folder_path, new_filename))

```

希望这些经验和解决方案能帮助你在计算机视觉实验中避免类似的错误，让研究工作更加顺利！🌟