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《计算机视觉教学大纲》
课程简介
计算机视觉是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取信息并进行理解和分析的学科,它融合了计算机科学、数学、物理学、工程学等多个领域的知识,旨在让学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和技术,具备运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
课程目标
1、使学生系统地了解计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、培养学生运用计算机视觉技术进行图像和视频处理、分析和理解的能力。
3、激发学生对计算机视觉领域的研究兴趣,为进一步深造和从事相关工作奠定基础。
1、图像基础知识
- 图像的表示和存储
- 图像的基本操作(如缩放、旋转、裁剪等)
2、图像处理算法
- 图像增强
- 图像滤波
- 边缘检测
3、特征提取与描述
- 颜色特征
- 形状特征
- 纹理特征
4、目标检测与识别
- 基于传统方法的目标检测
- 基于深度学习的目标检测
- 目标识别算法
5、图像理解与语义分析
- 图像分割
- 物体分类
- 场景理解
6、视频处理技术
- 视频采集与预处理
- 视频分析与理解
- 视频压缩与编码
教学方法
1、课堂讲授:讲解计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、实验教学:通过实验让学生亲身体验计算机视觉技术的应用,提高实践能力。
3、案例分析:通过实际案例分析,培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
4、小组讨论:组织学生进行小组讨论,激发学生的思维,培养团队合作精神。
考核方式
1、平时成绩:包括考勤、作业、实验报告等,占总成绩的 40%。
2、期末考试:采用闭卷考试的方式,占总成绩的 60%。
教材及参考资料
1、《计算机视觉:算法与应用》,Richard Szeliski 著,电子工业出版社。
2、《深度学习入门:基于 Python 的理论与实践》,伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔著,人民邮电出版社。
3、《OpenCV 实战》,梁斌著,人民邮电出版社。
注意事项
1、学生应按时完成作业和实验报告,积极参加课堂讨论和小组活动。
2、学生应认真听讲,做好笔记,及时复习所学知识。
3、学生应注重实践,多动手操作,提高自己的实践能力。
是一份计算机视觉教学大纲的示例,具体内容可根据实际情况进行调整和完善。
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