计算机视觉课程大纲主要包括视觉处理与识别技术，涵盖图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等核心内容。通过系统学习，学生将全面掌握视觉信息处理的理论与方法，为实际应用打下坚实基础。课程解析深入浅出，帮助学员快速入门并提升实践能力。
本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和技术，提高其在图像处理、目标识别、场景理解等方面的应用能力。
课程大纲
1、引言
（1）计算机视觉的发展历程与现状
（2）计算机视觉在各个领域的应用
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（3）课程目标与学习要求
2、图像处理基础
（1）数字图像基本概念
（2）图像采集与表示
（3）图像增强与滤波
（4）图像变换与几何变换
3、图像分割
（1）图像分割的基本概念与方法
（2）阈值分割与边缘检测
（3）区域分割与区域生长
（4）基于图的分割方法
4、特征提取与描述
（1）图像特征的基本概念
（2）灰度特征与颜色特征
（3）纹理特征与形状特征
（4）特征选择与降维
5、目标识别与检测
（1）目标识别的基本方法
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（2）基于模板匹配的目标识别
（3）基于特征匹配的目标识别
（4）目标检测算法与应用
6、视频处理与运动估计
（1）视频序列的基本概念
（2）视频帧处理与滤波
（3）运动估计与跟踪
（4）动作识别与场景理解
7、深度学习与计算机视觉
（1）深度学习的基本概念
（2）卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用
（3）生成对抗网络（GAN）在计算机视觉中的应用
（4）深度学习在图像分割、目标识别等领域的应用
8、计算机视觉应用案例
（1）人脸识别与验证
（2）自动驾驶与车联网
（3）医疗影像分析与辅助诊断
（4）智能监控与安全防范
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9、课程实践与项目设计
（1）实践项目选题与方案设计
（2）实践项目实施与调试
（3）实践项目总结与评估
10、课程总结与展望
（1）课程内容回顾
（2）计算机视觉未来发展趋势
（3）课程学习心得与体会
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用讲授、讨论、实验、项目实践等多种教学方法，激发学生的学习兴趣，提高学生的实践能力。
2、考核方式：课程成绩由平时成绩、实验成绩、项目成绩和期末考试成绩组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，项目成绩占30%，期末考试成绩占20%。
教学资源
1、教材：《计算机视觉》李航著，清华大学出版社。
2、教学课件：课程教学课件。
3、实验指导书：课程实验指导书。
4、在线资源：国内外相关学术网站、论坛、博客等。
通过本课程的学习，学生将能够掌握计算机视觉的基本理论、算法和技术，具备在图像处理、目标识别、场景理解等方面的应用能力，为今后的科研、开发与实际应用打下坚实基础。
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