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课程概述
计算机视觉课程大纲旨在为学习者提供全面、系统的计算机视觉知识体系，本大纲以培养具备计算机视觉基本理论、技能和应用能力的人才为目标，通过理论教学、实验实践和项目驱动等方式，使学生能够掌握计算机视觉的基本原理、算法和应用。
课程目标
1、掌握计算机视觉的基本概念、原理和算法；
2、熟悉常见的计算机视觉应用领域，如图像处理、目标检测、图像分割等；
3、具备独立进行计算机视觉项目设计和开发的能力；
4、培养学生创新思维、团队协作和学术交流的能力。
1、引言
- 计算机视觉概述
- 计算机视觉应用领域
- 计算机视觉发展历程
2、图像处理基础
- 图像基本概念
- 图像处理基本算法
- 图像增强与滤波
- 图像变换与几何变换
3、颜色模型与特征提取
- 颜色模型
- 颜色空间转换
- 图像特征提取
- 特征匹配与描述
4、目标检测与跟踪
- 目标检测算法
- 目标跟踪算法
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- 实时目标检测与跟踪
- 目标检测与跟踪应用
5、图像分割与描述
- 图像分割方法
- 图像分割评价指标
- 图像描述方法
- 图像描述应用
6、深度学习与计算机视觉
- 深度学习基础
- 卷积神经网络（CNN）
- 生成对抗网络（GAN）
- 深度学习在计算机视觉中的应用
7、计算机视觉应用实例
- 视频分析
- 人脸识别
- 车牌识别
- 图像检索
8、课程项目与实践
- 项目设计与实施
- 项目评价与总结
- 实验报告撰写
教学方法与考核方式
1、教学方法
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- 理论教学：采用多媒体课件、实例分析、课堂讨论等方式，使学生对计算机视觉基本理论有深入理解；
- 实验实践：通过实验课程，让学生掌握计算机视觉基本算法的实现和应用；
- 项目驱动：以项目为导向，培养学生独立进行计算机视觉项目设计和开发的能力。
2、考核方式
- 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、项目进展等；
- 期末考试：考察学生对计算机视觉基本理论和应用知识的掌握程度；
- 项目答辩：考察学生项目设计与实施的能力。
课程资源
1、教材与参考书
- 计算机视觉：算法与应用
- 图像处理：原理与实践
- 深度学习：原理与算法
2、在线资源
- 计算机视觉相关网站、论坛、博客等；
- 开源计算机视觉库与工具；
- 国际会议、期刊、论文等。
课程安排
1、理论教学：每周2次，每次2课时；
2、实验实践：每周1次，每次2课时；
3、项目驱动：根据课程进度安排，每学期完成1-2个项目。
通过以上课程大纲，旨在为学生提供全面、系统的计算机视觉知识体系，培养具有创新能力和实践能力的高素质人才，在教学过程中，教师应注重理论与实践相结合，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。
标签： #计算机视觉课程大纲怎么写
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