本文目录导读：
课程概述
计算机视觉课程旨在培养学生对计算机视觉领域的理论知识和实践技能的掌握，使其具备处理和分析图像、视频数据的能力，本课程将系统介绍计算机视觉的基本概念、算法原理以及应用实践，培养学生独立进行计算机视觉项目开发的能力。
课程目标
1、掌握计算机视觉的基本理论和方法；
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2、熟悉常见的计算机视觉算法及其应用；
3、具备独立进行计算机视觉项目开发的能力；
4、培养良好的团队合作精神和创新意识。
1、计算机视觉基础
- 图像处理基本概念：像素、分辨率、颜色模型等；
- 图像采集与显示：摄像头、显示器、图像传感器等；
- 图像存储与传输：JPEG、PNG、BMP等格式，HTTP、FTP等协议。
2、图像预处理
- 图像增强：对比度增强、亮度增强、滤波等；
- 图像分割：边缘检测、阈值分割、区域生长等；
- 图像配准：特征匹配、变换估计、坐标变换等。
3、特征提取与描述
- 特征提取：SIFT、SURF、ORB等；
- 特征描述：HOG、SIFT、SURF等；
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- 特征匹配：最近邻匹配、RANSAC等。
4、目标检测与识别
- 目标检测：Haar-like特征、HOG特征、深度学习等；
- 目标识别：分类器、支持向量机、卷积神经网络等；
- 活动识别：人体动作识别、视频分类等。
5、三维重建与姿态估计
- 三维重建：结构光、深度相机、多视图几何等；
- 姿态估计：单目视觉、双目视觉、多视图几何等；
- SLAM（同步定位与建图）：激光雷达、视觉SLAM等。
6、深度学习在计算机视觉中的应用
- 卷积神经网络（CNN）：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等；
- 深度学习优化算法：SGD、Adam、Adamax等；
- 深度学习在目标检测、识别、分割等任务中的应用。
7、计算机视觉应用案例
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- 视频监控：人脸识别、行为分析、异常检测等；
- 自动驾驶：车辆检测、车道线检测、目标跟踪等；
- 医学影像分析：病变检测、病灶分割、图像分类等。
教学方法与考核方式
1、教学方法：理论教学与实验实践相结合，注重培养学生的动手能力和创新思维。
2、考核方式：平时成绩（实验报告、课堂表现等）+ 期末考试（笔试、口试等）。
教学资源
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》（曹庆华著）；
2、在线课程：Coursera、edX等平台上的计算机视觉课程；
3、实验平台：OpenCV、MATLAB、Python等。
课程进度安排
1、第1-4周：计算机视觉基础、图像预处理；
2、第5-8周：特征提取与描述、目标检测与识别；
3、第9-12周：三维重建与姿态估计、深度学习在计算机视觉中的应用；
4、第13-16周：计算机视觉应用案例、课程总结。
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉领域的理论知识，提高实践能力，为今后从事计算机视觉相关领域的研究和开发工作打下坚实基础。
标签： #计算机视觉课程大纲
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