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课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够通过图像、视频等方式获取和处理视觉信息，从而实现对现实世界的感知和理解，随着我国人工智能产业的快速发展，计算机视觉技术已成为我国科技创新和产业升级的关键领域，本课程旨在培养具备计算机视觉理论基础和实践能力的高素质人才，为我国人工智能产业的发展提供有力支持。
课程目标
1、理解计算机视觉的基本概念、原理和方法；
2、掌握计算机视觉的关键技术，如图像处理、特征提取、目标检测、语义分割等；
3、具备独立进行计算机视觉项目设计和实现的能力；
4、能够将计算机视觉技术应用于实际问题，解决实际需求。
1、计算机视觉基础理论
（1）图像与视频基础：图像表示、图像处理、视频处理、颜色模型等；
（2）几何变换：平移、旋转、缩放、仿射变换等；
（3）空间几何：三维几何、摄像机标定、三维重建等；
（4）光照模型：光照理论、光照模型、阴影处理等。
2、图像处理与分析
（1）图像增强：直方图均衡化、锐化、滤波等；
（2）图像分割：阈值分割、边缘检测、区域生长等；
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（3）特征提取：SIFT、SURF、ORB等；
（4）目标检测：基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
3、语义分割与实例分割
（1）语义分割：基于深度学习的语义分割算法，如U-Net、SegNet、DeepLab等；
（2）实例分割：基于深度学习的实例分割算法，如Mask R-CNN、FCN等。
4、三维重建与SLAM
（1）三维重建：基于结构光、双目视觉、深度相机等；
（2）SLAM（同步定位与建图）：基于视觉的SLAM、基于激光的SLAM等。
5、计算机视觉应用
（1）人脸识别：人脸检测、人脸关键点定位、人脸识别等；
（2）物体识别与分类：基于深度学习的物体识别、图像分类等；
（3）图像检索：基于内容的图像检索、基于视觉的图像检索等。
教学方法与评价
1、教学方法
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（1）理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法；
（2）实践教学：通过实验、项目实践等方式，提高学生的动手能力和解决实际问题的能力；
（3）自主学习：鼓励学生利用网络资源、学术期刊等，自主学习和探索计算机视觉领域的新技术、新方法。
2、评价方式
（1）平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
（2）实验报告：要求学生撰写实验报告，对实验过程和结果进行分析和总结；
（3）项目实践：要求学生完成一个计算机视觉项目，并对项目进行答辩；
（4）期末考试：通过笔试形式，考察学生对计算机视觉知识的掌握程度。
课程特色
1、理论与实践相结合：课程注重理论与实践相结合，通过实验、项目实践等方式，提高学生的动手能力和解决实际问题的能力；
2、前沿技术跟进：课程紧跟计算机视觉领域的前沿技术，使学生能够及时了解和掌握最新的研究成果；
3、实用性：课程内容紧密结合实际应用，使学生能够将计算机视觉技术应用于实际问题，解决实际需求。
本课程旨在培养具备计算机视觉理论基础和实践能力的高素质人才，为我国人工智能产业的发展提供有力支持，通过本课程的学习，学生将能够掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，具备独立进行计算机视觉项目设计和实现的能力，为我国人工智能产业的发展贡献自己的力量。
标签： #计算机视觉课程标准
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