本文目录导读：
《计算机视觉课程大纲编写指南》
课程概述
1、课程名称
- “计算机视觉”（Computer Vision）这一名称准确地反映了课程的核心内容，即研究如何使计算机像人类一样“看”和理解图像或视频数据。
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2、课程目标
- 知识目标：学生应掌握计算机视觉的基本概念、理论和算法，包括图像形成原理、特征提取、目标检测、图像分割和语义理解等，了解计算机视觉在不同领域如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析中的应用。
- 能力目标：能够运用主流的计算机视觉库（如OpenCV）进行编程实践，实现简单的计算机视觉任务，培养学生分析和解决实际计算机视觉问题的能力，包括算法优化、模型评估和误差分析。
- 素质目标：培养学生对计算机视觉领域前沿技术的探索精神，提高团队协作能力（在项目实践中）以及创新思维能力，能够提出新的计算机视觉算法或改进现有算法。
3、课程先修知识
- 要求学生具备扎实的数学基础，包括线性代数（矩阵运算、特征值与特征向量等，用于图像的变换和特征提取）、概率论与数理统计（概率分布、贝叶斯理论等，在模型估计和分类中有重要应用）、微积分（导数、积分等，在优化算法中不可或缺）。
- 掌握基本的编程技能，如Python编程语言，因为Python在计算机视觉领域有丰富的库和工具支持，并且具有简洁的语法，便于快速实现算法。
- 对计算机图形学、数字图像处理有一定的了解，这有助于理解图像的表示、存储和基本的处理操作，为深入学习计算机视觉奠定基础。
1、图像基础（12学时）
- 图像的表示：讲解数字图像的像素表示、灰度图像与彩色图像的区别和存储格式（如RGB、HSV等），通过实例展示不同格式图像的特点和转换方法。
- 图像的基本操作：包括图像的读取、显示、裁剪、缩放、旋转等操作，使用OpenCV库实现这些操作，并分析操作对图像质量和信息的影响。
- 图像的滤波：介绍线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波）的原理、算法实现及其在去除图像噪声方面的应用，对比不同滤波方法对不同类型噪声（如椒盐噪声、高斯噪声）的处理效果。
2、特征提取（16学时）
- 边缘检测：深入探讨边缘的概念和意义，讲解常见的边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子，分析这些算法的原理、优缺点以及在不同场景下的应用。
- 角点检测：介绍角点的定义和特性，如Harris角点检测算法和Shi - Tomasi角点检测算法，通过实验对比两种算法在角点定位准确性和计算复杂度方面的差异。
- 特征描述子：学习SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等特征描述子的原理、构建方法以及它们在图像匹配中的应用，理解特征描述子的不变性（如尺度不变性、旋转不变性等）对图像匹配的重要性。
3、目标检测（20学时）
- 传统目标检测方法：讲解基于滑动窗口的目标检测框架，如Haar特征 + AdaBoost分类器、HOG（方向梯度直方图）特征 + SVM（支持向量机）分类器，分析这些方法的检测流程、性能评估指标（如准确率、召回率等）以及局限性。
- 基于深度学习的目标检测：介绍深度学习中的卷积神经网络（CNN）在目标检测中的应用，重点学习Faster R - CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等流行的目标检测模型，理解模型的结构、训练方法以及在不同数据集（如PASCAL VOC、COCO）上的性能表现。
- 目标检测中的挑战与解决方法：探讨目标检测在复杂场景（如遮挡、小目标检测）下面临的挑战，介绍相应的解决方法，如数据增强、多尺度检测等。
4、图像分割（16学时）
- 阈值分割：讲解基于阈值的图像分割方法，包括全局阈值分割和局部阈值分割，分析不同阈值选取方法（如Otsu算法）的原理和应用场景。
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- 基于区域的分割：介绍区域生长法和分裂合并法的原理、算法实现及其在图像分割中的优缺点。
- 基于深度学习的图像分割：学习FCN（全卷积网络）、U - Net等深度学习图像分割模型的结构、训练策略以及在医学图像分割、语义分割等领域的应用。
5、立体视觉与三维重建（12学时）
- 立体视觉基础：讲解立体视觉的原理，包括双目视觉系统的几何模型、视差的概念和计算方法，通过实例分析立体匹配算法（如块匹配、特征匹配）的原理和实现过程。
- 三维重建：介绍从二维图像到三维模型重建的方法，包括基于点云的重建和基于体素的重建，理解深度信息在三维重建中的重要性以及如何从立体图像对中获取深度信息。
课程实践
1、实验项目（30学时）
- 实验一：图像基本操作与滤波
- 要求学生使用OpenCV库完成图像的读取、显示、基本操作（裁剪、缩放、旋转）以及滤波处理，通过实验，让学生掌握图像的基本操作和滤波算法的应用，能够根据不同的噪声类型选择合适的滤波方法。
- 实验二：特征提取与匹配
- 学生需要运用所学的边缘检测、角点检测和特征描述子算法，对给定的一组图像进行特征提取，并实现特征匹配，通过实验，加深对特征提取算法的理解，掌握特征匹配的基本流程和评估方法。
- 实验三：目标检测实践
- 选择一种传统目标检测方法和一种基于深度学习的目标检测模型，在给定的数据集上进行目标检测实验，比较两种方法的检测效果，分析各自的优缺点，通过这个实验，学生能够深入理解目标检测的原理和方法，掌握目标检测模型的训练和评估过程。
- 实验四：图像分割实验
- 分别使用阈值分割、基于区域的分割和基于深度学习的图像分割方法对特定图像进行分割，对比不同方法的分割结果，分析各种方法的适用场景，这个实验旨在让学生掌握不同图像分割方法的原理和操作，能够根据图像特点选择合适的分割方法。
- 实验五：立体视觉与三维重建
- 利用双目图像数据，实现立体匹配算法，计算视差图，并进行简单的三维重建，通过这个实验，学生能够理解立体视觉的基本原理和三维重建的方法，提高解决实际问题的能力。
2、课程项目（20学时）
- 项目主题：设计一个基于计算机视觉的应用系统
- 学生分组（每组3 - 5人），根据自己的兴趣选择一个计算机视觉的应用领域，如智能安防监控、基于手势识别的人机交互、植物病虫害检测等。
- 项目要求：
- 进行需求分析，明确系统的功能和性能要求。
- 选择合适的计算机视觉算法和技术，构建系统的框架。
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- 实现系统的核心功能，并进行测试和优化。
- 撰写项目报告，包括项目背景、技术选型、实现过程、测试结果和总结等内容。
- 项目评估：
- 根据项目的创新性、功能完整性、技术难度、团队协作等方面进行综合评估，通过课程项目，培养学生的团队协作能力、创新能力和综合运用知识解决实际问题的能力。
课程考核
1、考核方式
- 本课程采用平时考核（30%）、实验考核（30%）和期末考试（40%）相结合的方式进行综合考核。
2、平时考核（30%）
- 考勤（10%）：记录学生的出勤情况，每旷课一次扣2分，迟到或早退一次扣1分。
- 课堂表现（10%）：包括课堂提问、回答问题、参与课堂讨论等情况，积极参与课堂互动的学生将获得相应的分数。
- 作业完成情况（10%）：布置定期的课后作业，包括理论作业（如算法推导、概念解释等）和编程作业（如实现简单的计算机视觉算法），根据作业的完成质量和按时提交情况给予分数。
3、实验考核（30%）
- 实验报告（15%）：要求学生详细记录实验目的、实验步骤、实验结果和分析等内容，实验报告的撰写规范、内容完整性和结果分析的准确性将作为评分依据。
- 实验操作（15%）：在实验课上观察学生的实验操作过程，包括算法的实现、程序的调试等能力，操作熟练、能够独立解决实验中遇到的问题的学生将获得较高的分数。
4、期末考试（40%）
- 期末考试采用闭卷考试的形式，主要考核学生对计算机视觉基本概念、理论和算法的掌握程度，以及运用所学知识解决问题的能力，考试题型包括选择题、填空题、简答题、算法分析题和编程题等。
教材与参考资料
1、教材
- 《计算机视觉：算法与应用》：这本书全面涵盖了计算机视觉的各个方面，从基础理论到实际应用，内容丰富、深入浅出，适合作为本课程的主要教材。
2、参考资料
- 《OpenCV计算机视觉编程攻略》：提供了大量使用OpenCV库进行计算机视觉编程的实例和技巧，对实验和课程项目有很大的帮助。
- 相关的学术期刊和会议论文，如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）会议论文集等，这些资料能够让学生了解计算机视觉领域的最新研究成果和前沿动态。
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