本文目录导读：
教学大纲
1、课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频，本课程旨在让学生掌握计算机视觉的基本概念、算法和应用，培养学生在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。
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2、课程目标
（1）掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法；
（2）熟悉常用的计算机视觉算法，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等；
（3）了解计算机视觉在实际应用中的挑战和解决方案；
（4）具备独立完成计算机视觉项目的能力。
3、课程内容
（1）计算机视觉基础知识
包括图像处理、图像特征、几何变换、深度学习等。
（2）图像处理
介绍图像滤波、边缘检测、形态学处理等基本操作，以及图像增强、图像分割、图像恢复等高级技术。
（3）特征提取
讲解特征提取的基本原理，如SIFT、SURF、ORB等，并介绍如何利用特征进行图像匹配、目标检测等。
（4）目标检测
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介绍目标检测的基本方法，如基于区域的方法、基于候选区域的方法、基于深度学习的方法等。
（5）图像分类
讲解图像分类的基本原理，如支持向量机、神经网络等，并介绍实际应用中的图像分类任务。
（6）计算机视觉应用
介绍计算机视觉在人脸识别、目标跟踪、自动驾驶、医学影像分析等领域的应用。
授课计划
1、第一阶段：基础知识与图像处理（2周）
（1）课程导入：介绍计算机视觉的基本概念、发展历程和未来趋势；
（2）图像处理基础：图像滤波、边缘检测、形态学处理等；
（3）图像增强与图像分割：图像增强方法、图像分割算法；
（4）图像恢复：图像去噪、图像复原等。
2、第二阶段：特征提取与目标检测（3周）
（1）特征提取：SIFT、SURF、ORB等；
（2）图像匹配：特征匹配、描述符匹配等；
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（3）目标检测：基于区域的方法、基于候选区域的方法、基于深度学习的方法等。
3、第三阶段：图像分类与计算机视觉应用（3周）
（1）图像分类：支持向量机、神经网络等；
（2）计算机视觉应用：人脸识别、目标跟踪、自动驾驶、医学影像分析等。
4、第四阶段：综合实践与项目答辩（2周）
（1）综合实践：结合所学知识，完成一个计算机视觉项目；
（2）项目答辩：展示项目成果，接受师生提问。
5、第五阶段：课程总结与复习（1周）
（1）课程总结：回顾课程内容，总结所学知识；
（2）复习与巩固：针对重点、难点进行复习，巩固所学知识。
通过以上教学大纲和授课计划，旨在帮助学生全面、系统地掌握计算机视觉知识，培养其实际应用能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
标签： #计算机视觉教学大纲和授课计划
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