本课程深入浅出地讲解计算机视觉基础，涵盖图像识别与处理。课程大纲详细，旨在帮助学生掌握计算机视觉的核心概念和技术。
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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了举世瞩目的成果，从人脸识别、自动驾驶到医疗影像分析，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面，为了帮助大家更好地理解和掌握计算机视觉基础知识，本文将围绕计算机视觉基础课程大纲，对相关概念、技术和应用进行详细介绍。
计算机视觉基础课程大纲
1、图像与信号处理
（1）图像基础：像素、分辨率、色彩模型、图像格式等。
（2）信号处理：连续信号与离散信号、采样与量化、频域分析等。
（3）图像处理：图像增强、滤波、边缘检测、形态学等。
2、数字图像处理
（1）图像滤波：均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
（2）图像分割：阈值分割、区域生长、边缘检测等。
（3）图像配准：特征匹配、几何变换等。
3、图像识别与分类
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（1）特征提取：颜色特征、纹理特征、形状特征等。
（2）机器学习与深度学习：支持向量机、决策树、神经网络等。
（3）图像识别与分类：手写数字识别、人脸识别、场景识别等。
4、目标检测与跟踪
（1）目标检测：基于分类的目标检测、基于回归的目标检测等。
（2）目标跟踪：基于模板匹配、基于光流、基于深度学习等。
（3）实例分割：前景背景分割、实例级语义分割等。
5、计算机视觉应用
（1）人脸识别：活体检测、人脸属性分析、人脸门禁等。
（2）自动驾驶：车辆检测、车道线检测、障碍物检测等。
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（3）医疗影像分析：病变检测、肿瘤分类、疾病预测等。
计算机视觉基础知识要点
1、理解图像与信号处理的基本概念，掌握图像处理的基本方法。
2、掌握数字图像处理的基本技术，如图像滤波、图像分割、图像配准等。
3、熟悉图像识别与分类的基本原理，了解机器学习与深度学习在图像识别中的应用。
4、掌握目标检测与跟踪的基本方法，了解实例分割技术。
5、了解计算机视觉在各个领域的应用，如人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等。
计算机视觉基础课程是一门理论与实践相结合的课程，通过对图像与信号处理、数字图像处理、图像识别与分类、目标检测与跟踪等基础知识的深入学习，可以帮助我们更好地理解和掌握计算机视觉技术，在今后的学习和工作中，我们可以将这些知识应用到实际项目中，为我国人工智能产业的发展贡献力量。
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