计算机视觉基础入门课程
一、课程简介
计算机视觉是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取信息，并对这些信息进行处理、分析和理解的学科，它是人工智能的一个重要分支，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像、机器人等领域，本课程旨在为初学者提供计算机视觉的基础知识和技能，帮助他们了解计算机视觉的基本概念、方法和应用，为进一步学习和研究计算机视觉打下坚实的基础。
二、课程目标
1、了解计算机视觉的基本概念和发展历程。
2、掌握图像的基本处理方法，如图像增强、图像分割、图像压缩等。
3、学习目标检测和识别的基本方法，如基于深度学习的目标检测和识别算法。
4、了解计算机视觉在实际应用中的案例，如安防监控、自动驾驶、医疗影像等。
5、培养学生的实践能力和创新思维，提高学生解决实际问题的能力。
三、课程内容
1、计算机视觉的基本概念和发展历程
- 计算机视觉的定义和研究内容。
- 计算机视觉的发展历程和重要事件。
- 计算机视觉的应用领域和发展趋势。
2、图像的基本处理方法
- 图像的表示和存储。
- 图像增强的基本方法，如对比度增强、亮度增强、色彩增强等。
- 图像分割的基本方法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
- 图像压缩的基本方法，如无损压缩、有损压缩等。
3、目标检测和识别的基本方法
- 目标检测的基本概念和方法，如基于传统方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。
- 目标识别的基本概念和方法，如基于特征的目标识别和基于深度学习的目标识别。
- 目标检测和识别的应用案例，如安防监控、自动驾驶、医疗影像等。
4、计算机视觉在实际应用中的案例
- 安防监控中的计算机视觉技术，如人脸识别、车牌识别、行为分析等。
- 自动驾驶中的计算机视觉技术，如目标检测、路径规划、障碍物识别等。
- 医疗影像中的计算机视觉技术，如医学图像分割、疾病诊断、手术导航等。
5、实践项目
- 图像增强和分割的实践项目。
- 目标检测和识别的实践项目。
- 计算机视觉在实际应用中的案例分析。
四、课程考核
1、平时作业：包括课堂作业、课后作业和实验报告等，占总成绩的 40%。
2、期末考试：采用闭卷考试的方式，占总成绩的 60%。
五、课程教材
1、《计算机视觉：算法与应用》，作者：Richard Szeliski，出版社：清华大学出版社。
2、《深度学习入门：基于 Python 的理论与实践》，作者：伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔，出版社：人民邮电出版社。
六、课程资源
1、在线课程：本课程将在学校的在线教学平台上发布，学生可以根据自己的时间和进度进行学习。
2、实验平台：本课程将提供实验平台，学生可以在实验平台上进行实践项目的开发和测试。
3、参考资料：本课程将提供相关的参考资料，学生可以根据自己的需要进行查阅。
七、课程特色
1、理论与实践相结合：本课程将理论知识与实践项目相结合，让学生在实践中掌握计算机视觉的基本方法和技能。
2、案例驱动教学：本课程将通过实际应用中的案例，让学生了解计算机视觉在不同领域的应用和发展趋势。
3、个性化教学：本课程将根据学生的不同需求和水平，提供个性化的教学服务，帮助学生更好地学习和掌握计算机视觉的知识和技能。
八、课程展望
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在未来将有更广阔的应用前景，本课程将不断更新教学内容和方法，以适应计算机视觉技术的发展和应用需求，本课程将加强与企业的合作，为学生提供更多的实践机会和就业机会。
评论列表