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计算机视觉课程旨在培养具有创新精神和实践能力的视觉智能时代人才，随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，已成为推动社会发展的重要力量，本课程旨在帮助学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用，提高他们的创新能力和实践能力，为我国视觉智能领域的发展贡献力量。
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计算机视觉课程的目的
1、培养学生掌握计算机视觉的基本理论和方法
计算机视觉课程以培养学生掌握计算机视觉的基本理论和方法为核心，通过学习，学生能够了解计算机视觉的基本概念、发展历程、主要技术及其应用领域，课程内容涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、三维重建、视觉跟踪等多个方面，使学生具备扎实的理论基础。
2、提高学生的创新能力和实践能力
计算机视觉课程注重培养学生的创新能力和实践能力，通过课程设计、实验、项目实践等环节，学生能够将所学知识应用于实际问题，提高解决实际问题的能力，课程鼓励学生进行创新性研究，培养学生的创新思维。
3、培养学生跨学科的综合素质
计算机视觉课程涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、物理学、生物学等，通过学习，学生能够掌握跨学科的知识体系，提高自己的综合素质，这将有助于学生在未来的工作中更好地应对复杂多变的挑战。
4、增强学生的就业竞争力
随着视觉智能时代的到来，计算机视觉人才需求日益旺盛，本课程旨在培养学生具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，提高他们的就业竞争力，毕业生可在图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等领域找到理想的工作。
1、图像处理
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图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等，本课程将使学生掌握图像处理的基本原理和方法，为后续学习打下坚实基础。
2、特征提取
特征提取是计算机视觉的核心技术之一，主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等，本课程将使学生了解特征提取的基本原理和方法，提高他们在实际应用中的特征提取能力。
3、目标检测与跟踪
目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要应用，本课程将使学生掌握目标检测与跟踪的基本方法，如基于深度学习的目标检测、基于卡尔曼滤波的跟踪等。
4、图像分割与三维重建
图像分割与三维重建是计算机视觉的重要研究方向，本课程将使学生了解图像分割与三维重建的基本原理和方法，如基于图割的分割、基于点云的三维重建等。
5、视觉识别与理解
视觉识别与理解是计算机视觉的高级应用，本课程将使学生掌握视觉识别与理解的基本方法，如基于深度学习的视觉识别、基于语义分割的理解等。
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计算机视觉课程的实践环节
1、实验教学
本课程设有多个实验环节，使学生能够将所学知识应用于实际问题，实验内容涵盖图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等多个方面。
2、课程设计
课程设计是培养学生实践能力的重要环节，通过课程设计，学生能够将所学知识应用于实际项目，提高解决实际问题的能力。
3、项目实践
项目实践是本课程的重要组成部分，学生将参与教师或企业提供的实际项目，将所学知识应用于实际工作中，提高自己的综合素质。
计算机视觉课程旨在培养具有创新精神和实践能力的视觉智能时代人才，通过本课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用，为我国视觉智能领域的发展贡献力量。
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