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《计算机视觉课程大纲全解析》
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课程概述
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的学科，旨在让计算机理解图像或视频中的内容，本课程将系统地介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，使学生具备计算机视觉领域的基础知识和实践能力。
课程目标
1、知识目标
- 理解计算机视觉的基本原理，包括图像形成、特征提取、目标检测、图像分割等。
- 掌握计算机视觉中的经典算法，如卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。
- 熟悉计算机视觉在不同领域的应用场景，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等。
2、能力目标
- 能够运用所学算法和工具进行简单的计算机视觉项目开发。
- 具备对计算机视觉算法进行分析、优化和改进的能力。
- 培养学生解决实际问题时的创新思维和团队协作能力。
1、计算机视觉基础
- 图像的表示与数字化：介绍图像的像素表示、颜色模型（如RGB、HSV等）以及图像的数字化过程。
- 图像滤波：线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波）的原理和应用，用于去除图像噪声。
- 边缘检测：Sobel算子、Canny算子等边缘检测算法，通过对图像梯度的计算来检测物体边缘。
2、特征提取与描述
- 局部特征提取：如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等算法，用于在图像中提取具有不变性的局部特征点。
- 全局特征描述：例如基于直方图的特征描述方法，用于描述整个图像的特征。
- 特征匹配：如何将提取的特征在不同图像之间进行匹配，包括基于距离度量的匹配方法（如欧氏距离、汉明距离等）。
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3、目标检测
- 传统目标检测方法：基于滑动窗口的检测方法，如Haar特征 + Adaboost分类器在人脸检测中的应用。
- 基于深度学习的目标检测：介绍R - CNN系列（R - CNN、Fast R - CNN、Faster R - CNN）、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等流行的目标检测算法的原理、结构和训练方法。
- 目标检测的评价指标：如准确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度（mAP）等，用于评估目标检测算法的性能。
4、图像分割
- 阈值分割：简单的基于阈值的图像分割方法，包括全局阈值和局部阈值分割。
- 基于区域的图像分割：区域生长、分裂合并等算法，将图像划分为不同的区域。
- 语义分割：利用深度学习方法（如全卷积网络FCN）进行语义分割，使每个像素都被分类为不同的语义类别。
5、三维视觉
- 立体视觉基础：双目视觉原理，通过左右摄像机的图像来计算场景的深度信息。
- 三维重建：从多幅图像或点云数据中重建三维物体或场景的方法，如基于特征的三维重建和基于体素的三维重建。
6、计算机视觉中的深度学习
- 卷积神经网络（CNN）基础：CNN的结构（卷积层、池化层、全连接层）、卷积核的作用、激活函数（如ReLU）等。
- CNN的训练：反向传播算法、优化器（如SGD、Adam等）的使用，以及如何防止过拟合（如Dropout、正则化等）。
- 深度学习框架：介绍常用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）在计算机视觉中的应用，包括模型搭建、数据加载和训练流程。
7、计算机视觉应用案例
- 自动驾驶中的计算机视觉：车道线检测、车辆和行人检测、交通标志识别等。
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- 安防监控领域：视频监控中的目标跟踪、异常行为检测等。
- 医疗影像分析：X光、CT、MRI等影像的计算机视觉辅助诊断，如肿瘤检测、器官分割等。
课程教学方法
1、理论讲授
- 通过课堂讲解，向学生传授计算机视觉的基本概念、算法原理等理论知识，教师在讲授过程中，注重结合实际例子和图形，使抽象的概念易于理解。
2、实验教学
- 安排实验课程，让学生亲自动手实践计算机视觉算法，实验内容包括图像滤波、特征提取、目标检测等项目，学生需要使用编程语言（如Python）和相关的计算机视觉库（如OpenCV）来实现算法。
3、案例分析
- 分析计算机视觉在实际应用中的案例，引导学生思考算法在不同场景下的应用方式和优化方向，通过案例分析，提高学生解决实际问题的能力。
4、小组项目
- 布置小组项目，要求学生组队完成一个计算机视觉相关的项目，如开发一个简单的目标检测系统或图像分割工具，通过小组项目，培养学生的团队协作能力和创新思维。
课程考核
1、平时考核（30%）
- 考勤（10%）：记录学生的出勤情况。
- 实验报告（20%）：根据学生在实验课程中的表现和提交的实验报告进行评分，考察学生对算法的理解和实现能力。
2、期末考试（70%）
- 采用闭卷考试形式，主要考查学生对计算机视觉课程的基本概念、算法原理、应用等知识的掌握程度。
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉的核心知识和技能，为从事相关领域的研究、开发和应用工作奠定坚实的基础。
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