本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是研究如何让计算机理解和解释图像、视频等视觉信息的一门学科，随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域都得到了广泛应用，如人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用，提高学生解决实际问题的能力。
课程目标
1、理解计算机视觉的基本概念和原理，掌握图像处理、特征提取、目标检测等关键技术。
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2、掌握计算机视觉相关软件工具的使用，如OpenCV、TensorFlow等。
3、能够运用计算机视觉技术解决实际问题，如图像分类、目标跟踪、姿态估计等。
4、培养学生的创新思维和团队协作能力，提高学生解决复杂问题的能力。
1、计算机视觉基础
（1）图像处理：像素、分辨率、颜色空间、图像滤波、边缘检测等。
（2）图像特征提取：灰度特征、颜色特征、纹理特征、形状特征等。
（3）目标检测与识别：传统方法、深度学习方法、目标跟踪等。
2、深度学习与计算机视觉
（1）深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
（2）深度学习在计算机视觉中的应用：图像分类、目标检测、姿态估计等。
3、计算机视觉应用
（1）人脸识别：人脸检测、人脸跟踪、人脸属性识别等。
（2）自动驾驶：车辆检测、车道线检测、障碍物检测等。
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（3）医疗诊断：医学图像处理、疾病检测、图像分割等。
4、计算机视觉软件工具
（1）OpenCV：图像处理、特征提取、目标检测等。
（2）TensorFlow：深度学习框架，支持图像分类、目标检测等。
（3）PyTorch：深度学习框架，支持图像分类、目标检测等。
教学方法与评价
1、教学方法
（1）理论教学：采用讲授、讨论、案例分析等多种形式，帮助学生掌握计算机视觉的基本理论和方法。
（2）实践教学：通过实验、项目实践等，提高学生动手能力和解决实际问题的能力。
（3）案例教学：结合实际应用案例，引导学生思考、分析和解决问题。
2、评价方法
（1）平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
（2）实验报告：要求学生撰写实验报告，总结实验过程和结果。
（3）项目实践：根据项目完成情况，评估学生的综合能力。
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课程资源与参考资料
1、教材：
《计算机视觉》（周志华著）
《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville著）
2、网络资源：
（1）OpenCV官网：http://opencv.org/
（2）TensorFlow官网：https://www.tensorflow.org/
（3）PyTorch官网：https://pytorch.org/
3、学术期刊与会议：
（1）国际计算机视觉会议（ICCV）
（2）欧洲计算机视觉会议（ECCV）
（3）计算机视觉与模式识别会议（CVPR）
本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用，提高学生解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生将能够为我国计算机视觉领域的发展贡献力量，为智能未来开启新的篇章。
标签： #计算机视觉课程标准
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