本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够像人类一样“看”懂世界，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和应用，提高学生的实际操作能力和创新能力。
课程大纲
1、引言
（1）计算机视觉的定义与历史
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（2）计算机视觉的研究领域与目标
（3）计算机视觉的应用领域
2、图像处理基础
（1）图像的表示与表示方法
（2）图像的几何变换
（3）图像的滤波与边缘检测
（4）图像的分割与特征提取
3、机器学习与深度学习基础
（1）监督学习与无监督学习
（2）支持向量机（SVM）
（3）神经网络与深度学习
（4）卷积神经网络（CNN）
4、目标检测与跟踪
（1）目标检测的基本方法
（2）基于深度学习的目标检测算法
（3）目标跟踪的基本方法
（4）基于深度学习的目标跟踪算法
5、3D重建与场景理解
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（1）3D重建的基本方法
（2）基于深度学习的3D重建算法
（3）场景理解的基本方法
（4）基于深度学习的场景理解算法
6、计算机视觉应用案例分析
（1）人脸识别
（2）自动驾驶
（3）医学图像分析
（4）视频分析
7、实验与项目实践
（1）图像处理实验
（2）机器学习与深度学习实验
（3）目标检测与跟踪实验
（4）3D重建与场景理解实验
课程解析
1、引言部分
本部分介绍了计算机视觉的基本概念、研究目标和应用领域，使学生对该领域有一个初步的了解。
2、图像处理基础
本部分重点讲解了图像处理的基本概念、方法和算法，为后续的学习打下坚实的基础。
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3、机器学习与深度学习基础
本部分介绍了机器学习与深度学习的基本理论、方法和应用，为学生提供了丰富的算法工具。
4、目标检测与跟踪
本部分重点讲解了目标检测与跟踪的基本方法、算法和应用，使学生能够掌握目标检测与跟踪的核心技术。
5、3D重建与场景理解
本部分介绍了3D重建与场景理解的基本方法、算法和应用，使学生能够了解和掌握这一领域的核心技术。
6、计算机视觉应用案例分析
本部分通过实际案例分析，使学生了解计算机视觉在不同领域的应用，提高学生的实际应用能力。
7、实验与项目实践
本部分通过实验和项目实践，使学生能够将所学知识应用到实际问题中，提高学生的动手能力和创新能力。
课程特点
1、理论与实践相结合：本课程注重理论与实践相结合，通过实验和项目实践，使学生能够将所学知识应用到实际问题中。
2、案例分析：通过实际案例分析，使学生了解计算机视觉在不同领域的应用，提高学生的实际应用能力。
3、深度学习：本课程涵盖了深度学习的基本理论、方法和应用，使学生能够掌握这一领域的核心技术。
4、产学研结合：本课程注重产学研结合，与实际工程项目相结合，使学生能够了解和掌握计算机视觉领域的最新技术。
计算机视觉是一门充满挑战和机遇的学科，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和应用，提高学生的实际操作能力和创新能力，通过本课程的学习，学生将能够为计算机视觉领域的发展贡献自己的力量。
标签： #计算机视觉 大纲
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