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课程概述
计算机视觉课程是一门研究如何让计算机理解和解释图像信息的学科，本课程旨在培养学生的图像处理、特征提取、模式识别等基本技能，以及在实际应用中运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
1、引言
（1）计算机视觉的基本概念和意义
（2）计算机视觉的发展历程和现状
（3）计算机视觉的应用领域
2、图像处理基础
（1）图像的基本概念和表示方法
（2）图像的获取与存储
（3）图像的预处理技术
（4）图像增强技术
（5）图像复原技术
3、颜色处理与特征提取
（1）颜色模型与颜色空间
（2）颜色分割与分类
（3）特征提取方法
（4）特征选择与降维
4、边缘检测与分割
（1）边缘检测算法
（2）边缘跟踪与连接
（3）图像分割方法
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（4）分割评价与优化
5、轮廓与形状分析
（1）轮廓提取与描述
（2）形状描述方法
（3）形状匹配与分类
6、目标检测与跟踪
（1）目标检测算法
（2）目标跟踪算法
（3）多目标检测与跟踪
7、3D重建与视觉里程计
（1）3D重建基本原理
（2）视觉里程计算法
（3）3D重建应用
8、深度学习在计算机视觉中的应用
（1）卷积神经网络（CNN）基本原理
（2）深度学习在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用
（3）深度学习在计算机视觉中的优化方法
9、计算机视觉在实际应用中的案例分析
（1）人脸识别与视频监控
（2）自动驾驶与车辆检测
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（3）医学图像处理与分析
（4）机器人视觉与导航
教学方法
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理论、方法和应用。
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实际应用能力。
3、讨论与交流：鼓励学生积极参与课堂讨论，分享学习心得，提高团队合作能力。
课程考核
1、期末考试：占总成绩的60%，主要考察学生对课程内容的掌握程度。
2、实验报告：占总成绩的30%，主要考察学生的实验操作能力和实际应用能力。
3、项目实践：占总成绩的10%，主要考察学生的团队合作能力和创新意识。
教学资源
1、教材：《计算机视觉基础》、《计算机视觉：算法与应用》等。
2、网络资源：相关学术网站、在线课程、技术论坛等。
3、实验平台：提供图像处理、深度学习等实验环境。
课程目标
通过本课程的学习，使学生：
1、掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用。
2、具备进行图像处理、特征提取、模式识别等基本技能。
3、具备在实际应用中运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
4、提高创新意识和团队合作能力。
5、为进一步深造和研究打下坚实基础。
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