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课程概述
计算机视觉课程旨在培养学生对图像处理和机器学习技术的深入理解，使学生能够运用所学知识解决实际问题，本课程将涵盖计算机视觉的基本理论、经典算法和实际应用，培养学生的创新思维和实际操作能力。
1、引言
（1）计算机视觉的定义和研究对象
（2）计算机视觉的发展历程和现状
（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）图像的采样与量化
（3）图像的灰度变换与增强
（4）图像的滤波与锐化
（5）图像的边缘检测与分割
3、图像恢复与重建
（1）图像恢复的基本原理
（2）图像去噪算法
（3）图像插值算法
（4）图像超分辨率重建
4、特征提取与描述
（1）特征提取的基本方法
（2）颜色特征提取
（3）纹理特征提取
（4）形状特征提取
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（5）描述符与匹配算法
5、机器学习基础
（1）机器学习的基本概念
（2）监督学习与无监督学习
（3）分类与回归算法
（4）聚类算法
6、深度学习与卷积神经网络
（1）深度学习的基本原理
（2）卷积神经网络的结构与训练
（3）深度学习在计算机视觉中的应用
7、计算机视觉应用实例
（1）人脸识别与检测
（2）目标检测与跟踪
（3）图像分类与标注
（4）图像分割与语义分割
（5）自动驾驶与无人机
8、计算机视觉实验与项目实践
（1）实验环境搭建与配置
（2）图像处理与特征提取实验
（3）机器学习与深度学习实验
（4）计算机视觉应用项目实践
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课程考核
1、平时成绩：30%
（1）课堂表现：10%
（2）作业完成情况：20%
2、期末考试：70%
（1）笔试：60%
（2）实验报告：10%
教学资源
1、教材：
《计算机视觉基础》（作者：孙志刚）
《机器学习》（作者：周志华）
2、课件与参考资料：
（1）课程网站：提供课件、实验指导、项目实践等教学资源
（2）相关学术论文：介绍计算机视觉领域的最新研究成果
（3）在线教程与视频：提供课程相关的基础知识与技能培训
教学目标
1、掌握计算机视觉的基本理论、经典算法和实际应用
2、熟悉图像处理、机器学习、深度学习等相关技术
3、具备独立完成计算机视觉项目的能力
4、培养创新思维和团队协作精神
5、提高学生的综合素质和就业竞争力
标签： #计算机视觉课程大纲内容
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