本文目录导读：
课程概述
计算机视觉技术及应用是一门融合了计算机科学、数学、物理学、生物学等多个学科的综合性学科，该课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和技术，并能够将其应用于实际问题解决中，通过本课程的学习，学生将具备以下能力：
1、掌握计算机视觉的基本概念和原理；
2、熟悉常用的计算机视觉算法；
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3、具备图像处理、目标检测、图像分割等实际应用能力；
4、具备独立进行计算机视觉项目研发的能力。
1、计算机视觉基本理论
（1）图像与视频基础：介绍图像与视频的基本概念、表示方法、采集与处理等。
（2）几何变换：包括二维与三维变换、透视变换、仿射变换等。
（3）图像滤波与边缘检测：介绍常用的图像滤波算法、边缘检测方法及其应用。
2、图像处理技术
（1）图像增强：包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
（2）图像恢复：如去噪、去模糊等。
（3）图像分割：介绍区域生长、阈值分割、边缘检测等方法。
3、特征提取与描述
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（1）灰度特征：包括灰度共生矩阵、直方图等。
（2）颜色特征：如颜色直方图、颜色矩等。
（3）形状特征：如Hausdorff距离、形状上下文等。
4、目标检测与跟踪
（1）基于模板匹配的目标检测：介绍模板匹配的基本原理和实现方法。
（2）基于深度学习的目标检测：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
（3）目标跟踪：介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法。
5、3D视觉与重建
（1）立体视觉：介绍立体匹配、立体图像合成等。
（2）3D重建：如基于多视图几何的重建、基于深度学习的重建等。
6、计算机视觉应用
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（1）人脸识别：介绍人脸检测、人脸识别、人脸属性分析等。
（2）目标跟踪：如视频监控、智能交通等。
（3）图像检索：如基于内容的图像检索、基于视觉的物体检索等。
未来前景
随着计算机视觉技术的不断发展，其在各个领域的应用越来越广泛，以下是计算机视觉技术在未来的一些发展趋势：
1、深度学习在计算机视觉中的应用将更加深入，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2、计算机视觉与人工智能、物联网、大数据等领域的融合将更加紧密。
3、计算机视觉技术将广泛应用于智能家居、智能交通、医疗健康、安防监控等领域。
4、计算机视觉技术将助力于我国智能制造、智能农业等产业发展。
计算机视觉技术及应用课程是一门具有广泛应用前景的学科，通过学习本课程，学生将具备扎实的理论基础和实际应用能力，为未来职业发展奠定坚实基础。
标签： #计算机视觉技术及应用学什么
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