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课程概述
计算机视觉课程旨在培养学生掌握计算机视觉领域的基本理论、方法和应用技能，使学生具备从事计算机视觉研究、开发和应用的能力，本课程内容丰富，涵盖了计算机视觉的各个方面，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、三维重建、视频分析等。
课程大纲
1、引言
- 计算机视觉概述
- 计算机视觉的应用领域
- 计算机视觉的发展历程
2、图像处理基础
- 图像的表示与存储
- 图像增强与复原
- 图像滤波与边缘检测
- 颜色空间转换与处理
3、图像特征提取
- 空间域特征
- 频域特征
- 基于变换的特征
- 基于深度学习的特征提取
4、目标检测
- 传统目标检测方法
- 基于深度学习的目标检测
- 目标检测算法性能评估
- 目标检测在实际应用中的挑战
5、图像分割
- 基于阈值的方法
- 基于区域的方法
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- 基于图的方法
- 基于深度学习的图像分割
- 图像分割在实际应用中的挑战
6、三维重建
- 立体匹配
- 多视图几何
- 点云处理
- 三维重建在实际应用中的挑战
7、视频分析
- 视频序列处理
- 目标跟踪
- 行为识别
- 视频内容理解
- 视频分析在实际应用中的挑战
8、计算机视觉应用案例
- 图像检索与分类
- 机器人视觉
- 医学图像分析
- 交通视频监控
- 计算机视觉在其他领域的应用
9、深度学习在计算机视觉中的应用
- 卷积神经网络（CNN）
- 深度学习框架
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- 深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的应用
- 深度学习在计算机视觉中的挑战与展望
10、计算机视觉实验与项目实践
- 实验平台介绍
- 实验项目设计
- 实验结果分析与讨论
- 项目实践与总结
课程目标
通过本课程的学习，学生应达到以下目标：
1、掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用技能；
2、能够运用所学知识分析和解决实际问题；
3、具备独立进行计算机视觉研究、开发和应用的能力；
4、了解计算机视觉领域的最新发展动态和前沿技术。
教学方法
1、讲授法：系统讲解计算机视觉的基本理论和方法；
2、案例分析法：通过实际案例，引导学生深入理解计算机视觉的应用；
3、实验法：通过实验，让学生亲自动手实践，提高动手能力；
4、项目实践法：通过项目实践，培养学生的团队合作能力和问题解决能力。
课程考核
1、课堂表现：包括出勤、课堂提问、课堂讨论等；
2、作业与实验报告：提交实验报告，对实验过程和结果进行分析；
3、期末考试：包括笔试和实验操作，考察学生对计算机视觉知识的掌握程度。
通过本课程的学习，学生将全面了解计算机视觉领域的基本知识，掌握视觉信息处理的核心技术，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
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