计算机视觉课程大纲
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理解其含义的学科，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能的重要组成部分，本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、方法和技术，培养学生具备计算机视觉系统的设计、开发和应用能力。
二、课程目标
1、使学生掌握计算机视觉的基本概念和原理，包括图像形成、图像预处理、特征提取、目标检测、目标识别等。
2、使学生熟悉计算机视觉的常用算法和工具，包括 OpenCV、TensorFlow 等。
3、培养学生具备计算机视觉系统的设计和开发能力，能够独立完成简单的计算机视觉项目。
4、培养学生的创新能力和实践能力，能够将计算机视觉技术应用到实际问题中。
三、课程内容
1、图像形成与预处理
- 图像的基本概念和表示方法
- 图像的采集和存储
- 图像的预处理技术，包括图像增强、图像复原、图像分割等
2、特征提取与描述
- 特征的基本概念和分类
- 常用的特征提取方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等
- 特征描述方法，包括 SIFT、SURF、ORB 等
3、目标检测与识别
- 目标检测的基本概念和方法
- 常用的目标检测算法，包括 Haar 特征检测、HOG 特征检测、深度学习目标检测等
- 目标识别的基本概念和方法
- 常用的目标识别算法，包括传统方法和深度学习方法
4、图像理解与分析
- 图像理解的基本概念和方法
- 图像语义分割的基本概念和方法
- 图像生成的基本概念和方法
5、计算机视觉系统的设计与实现
- 计算机视觉系统的设计原则和方法
- 计算机视觉系统的实现流程和技术
- 计算机视觉系统的性能评估和优化
四、课程教学方法
1、课堂讲授
- 讲解计算机视觉的基本概念、原理和方法
- 介绍计算机视觉的常用算法和工具
- 分析计算机视觉的应用案例
2、实验教学
- 安排实验课程，让学生通过实验掌握计算机视觉的基本技术和方法
- 指导学生完成实验项目，培养学生的实践能力和创新能力
3、课程设计
- 安排课程设计，让学生独立完成一个计算机视觉项目
- 指导学生进行项目设计和开发，培养学生的综合能力和团队合作精神
4、课外学习
- 推荐相关的书籍、论文和网站，让学生进行课外学习和拓展
- 组织学生参加相关的学术讲座和竞赛，拓宽学生的视野和知识面
五、课程考核方式
1、平时成绩
- 考勤（10%）
- 作业（30%）
- 实验报告（30%）
2、期末考试
- 闭卷考试（30%）
3、课程设计
- 课程设计报告（40%）
- 答辩（60%）
六、教材及参考资料
1、教材
- 《计算机视觉：算法与应用》，冈萨雷斯、伍兹著，电子工业出版社
- 《数字图像处理》，冈萨雷斯、伍兹著，电子工业出版社
- 《深度学习入门：基于 Python 的理论与实践》，伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔著，人民邮电出版社
2、参考资料
- 《计算机视觉：模型、学习与推断》，理查德·S·泽勒著，机械工业出版社
- 《OpenCV 实战》，何凯明、康斯坦丁·巴库列斯库著，人民邮电出版社
- 《TensorFlow 实战》，阿德里安·布拉德利、伊恩·古德费洛、马克·舒斯特著，人民邮电出版社
七、注意事项
1、本课程需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论、微积分等。
2、本课程需要使用计算机进行实验和课程设计，学生需要具备一定的计算机操作能力。
3、本课程需要学生具备较强的自学能力和创新能力，学生需要积极主动地进行学习和探索。
4、本课程需要学生具备良好的团队合作精神，学生需要积极参与小组讨论和项目合作。
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