计算机视觉课程大纲

《计算机视觉》课程教学大纲课程名称：计算机视觉课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标计算机视觉是电子信息工程专业的一门任意选修课，旨在拓宽学生的专业和学术视野，引导学生了解掌握计算机视觉领域基础知识和热点方向，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。

计算机视觉是一门研究用计算机来实现人类视觉功能的学科，其研究目标是使得计算机能够对目标进行分割、分类、识别、检测、跟踪和决策等。

计算机视觉是人工智能领域的重要领域，在工业界有广泛的应用前景，也是科学研究中的一个富有挑战性的研究方向，它包含领域广，综合性强，涉及图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多门学科。

通过本课程的学习，使学生了解计算机视觉的发展和应用，掌握学科基础知识和经典算法，培养分析解决相关问题的能力，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。

具体课程教学目标如下：课程教学目标1：了解计算机视觉的发展历史、相关学科、应用领域和研究方向，培养学生学习兴趣，引导学生关注学科前沿和业界动态。

课程教学目标2：掌握基本的图像预处理和特征提取的原理和方法；掌握卷积神经网络的相关知识（损失函数、正则化和梯度下降优化算法等）；为后续内容提供基础。

课程教学目标3：掌握图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法，使学生具备基本的方向知识和研究方法，并能够自主拓展学习或解决相关问题。

课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求因计算机视觉涉及领域广、研究方向多、发展日新月异，本课程选取前沿技术深度学习为切入点，讲授计算机视觉的基础知识和基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法。

执行本大纲应注意的问题：1、计算机视觉基础知识中，涉及大量的数字图像处理知识，包含较多复杂公式，在教学过程中要注重原理，深入浅出；2、本课程的实践性较强,在教学过程中要突出理论与实践的联系，注重培养学生实践能力和综合解决问题的能力；3、计算机视觉涉及领域广、研究方向多，课程课时有限，在深度和广度不能全面覆盖，在教学过程中，要引导学习自主学习，探究感兴趣方向；4、计算机视觉是目前最为前沿和热门的研究方向之一，在教学过程中，要注意知识的更新和补充，并引导学生关注前沿动态、阅读相关论文、组织讨论分享，提高学生的科技素养。

中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程）英文名称：Computer Vision【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能【课程编号】080504301305 【课程类别】选修【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5一、课程描述（一）教学对象计算机相关专业学生。

（二）教学目标及修读要求1、教学目标了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。

2、修读要求计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。

（三）先修课程数字图像处理。

二、教学内容（一）绪论1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。

2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。

（二）第二章图像形成1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。

2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。

3、重点、难点：相机内参和外参的标定。

（三）第三章图像处理1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。

2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。

3、重点、难点：傅里叶变换。

（四）第四章特征检测与匹配1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。

2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。

3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。

（五）第五章图像分割1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。

2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。

《计算机视觉》教学大纲一、课程信息课程名称：计算机视觉课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分：4先修课程：无选用教材：《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。

适用专业：本课程可供计算机科学与技术、软件工程、多媒体处理和信号处理等领域中关注计算机视觉、图像处理、模式识别及其应用的工程技术人员人员和科研教学人员学习，也可作为研究生和大学高年级学生学习的课程。

课程负责人：二、课程简介计算机视觉是目前研究最为活跃的领域之一，很多新的技术和方法在计算机视觉中得到了成功的应用。

本课程以计算机视觉相关技术和模型为主线，讨论当前这个领域的传统技术和方法。

本课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、则D模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提取与检测、图像中物体运动与关联分析等。

三、课程教学要求体描述。

“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。

关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。

“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。

六、学生学习建议（一）学习方法建议1.依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过案例展开学习，将每个项目分成多个任务，系统化地学习。

2.通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。

3.了解行业企业技术标准，注重学习新技术、新工艺和新方法，根据教材中穿插设置的智能终端产品应用相关实例，对已有技术持续进行更新。

4.通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队协作能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。

（二）学生课外阅读参考资料《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。

七、课程改革与建设（1）通俗易懂，方便学习，课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、JND模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提驭与检测、图像中物体运动与关联分析等。

计算机视觉课程教学大纲一、课程简介计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于让计算机系统具备人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、分析和处理。

本课程将带领学生深入了解计算机视觉的基本理论和应用技术，培养学生的图像处理和模式识别能力，为他们今后在人工智能领域的发展奠定坚实的基础。

二、教学目标1. 掌握计算机视觉的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理和分析技术；3. 能够应用计算机视觉技术解决实际问题；4. 培养学生的创新和实践能力。

三、教学内容1. 计算机视觉概述- 计算机视觉的定义和历史发展- 计算机视觉的基本任务和应用领域2. 数字图像处理基础- 数字图像的表示与存储- 图像的增强和滤波- 边缘检测和图像分割3. 特征提取与描述- 图像特征的概念和分类- 霍夫变换及其在图像检测中的应用- 图像描述符和局部特征4. 目标检测与识别- 感兴趣区域检测- 目标定位和识别算法- 目标追踪和运动分析技术5. 三维计算机视觉- 立体视觉基础- 三维重建和视觉SLAM技术- 深度学习在三维视觉中的应用四、教学方法1. 理论讲授：讲解计算机视觉的基本理论和方法；2. 实践操作：开展图像处理和分析实验，提升学生的实践能力；3. 课程设计：组织学生开展计算机视觉项目设计，培养其独立思考和解决问题的能力；4. 案例分析：引导学生深入了解计算机视觉在各领域的应用案例。

五、考核方式1. 平时成绩（包括课堂参与和作业）占总成绩的30%；2. 实验及项目报告占总成绩的40%；3. 期末考试占总成绩的30%。

六、教材及参考书目教材：《计算机视觉：算法与应用》参考书目：1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications"2. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A Modern Approach"七、师资力量本课程将由计算机视觉领域资深教授授课，具备丰富的理论知识和实践经验，能够为学生提供专业的指导和支持。

cs231n课程大纲CS231n是斯坦福大学开设的一门计算机视觉课程，以下是该课程的详细课程大纲：Lecture 1：计算机视觉的概述、历史背景以及课程计划。

Lecture 2：图像分类——包括数据驱动方法，K近邻方法和线性分类方法。

Lecture 3：损失函数和优化，分为三部分内容：1. 继续上一讲的内容介绍了线性分类方法；2. 介绍了高阶表征及图像的特点；3. 优化及随机梯度下降。

Lecture 4：神经网络，包括经典的反向传播算法、多层感知机结构以及神经元视角。

Lecture 5：卷积神经网络，分为三部分内容：1. 卷积神经网络的历史背景及发展；2. 卷积与池化；3. ConvNets的效果。

Lecture 6：如何训练神经网络I，介绍了各类激活函数，数据预处理，权重初始化，分批归一化以及超参优化。

Lecture 7：如何训练神经网络II，介绍了优化方法，模型集成，正则化，数据扩张和迁移学习。

Lecture 8：深度学习软件基础，包括详细对比了CPU和GPU，TensorFlow、Theano、PyTorch、Torch、Caffe实例的具体说明，以及各类框架的对比及用途分析。

Lecture 9：卷积神经网络架构，该课程从LeNet-5开始到AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等由理论到实例详细描述了卷积神经网络的架构与原理。

Lecture 10：循环神经网络，该课程先详细介绍了RNN、LSTM和GRU的架构与原理，再从语言建模、图像描述、视觉问答系统等对这些模型进行进一步的描述。

Lecture 11：检测与分割，在图像分类的基础上介绍了其他的计算机视觉任务，如语义分割、目标检测和实例分割等，同时还详细介绍了其它如R-CNN、Fast R-CNN、Mask R-CNN等架构。

Lecture 12：可视化和理解，讲述了特征可视化和转置，同时还描述了对抗性样本和像DeepDream 那样。

计算机视觉大纲一、计算机视觉的定义与背景计算机视觉，简单来说，就是让计算机像人类一样能够“看”懂和理解图像或视频中的内容。

它是一门涉及多个学科领域的交叉学科，融合了计算机科学、数学、物理学、生物学等知识。

在当今数字化的时代，计算机视觉的应用无处不在。

从智能手机中的人脸识别解锁，到自动驾驶汽车对道路环境的感知；从医疗领域的医学影像诊断，到工业生产中的质量检测，计算机视觉都发挥着至关重要的作用。

二、计算机视觉的工作原理计算机视觉的实现依赖于一系列复杂的技术和算法。

首先，图像或视频数据被输入到计算机系统中。

然后，通过预处理步骤，如去噪、增强对比度等，提高数据的质量。

接下来，特征提取是关键环节。

这就好比我们人类在观察事物时会关注其某些显著的特征，计算机也需要从图像中提取出有价值的信息，例如边缘、纹理、颜色等。

在特征提取之后，使用分类、检测或分割等算法对图像中的对象进行识别和理解。

这些算法会根据提取的特征，判断图像中包含的物体类别、位置和形状等。

三、计算机视觉的关键技术1、图像分类图像分类是指将图像归为不同的类别。

例如，判断一张图片是猫还是狗，是汽车还是飞机。

这需要计算机学习大量的图像样本，从而能够准确地对新的图像进行分类。

2、目标检测目标检测不仅要识别出图像中的物体类别，还要确定物体的位置和大小。

比如在一张城市街道的图片中，检测出汽车、行人、交通信号灯等，并给出它们在图像中的坐标范围。

3、图像分割图像分割则是将图像划分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。

这在医学影像处理中非常有用，比如将肿瘤从正常组织中分割出来。

4、深度学习技术深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在计算机视觉中取得了巨大的成功。

CNN 能够自动学习图像的特征，大大提高了计算机视觉任务的准确性。

四、计算机视觉的应用领域1、安防监控通过实时分析监控摄像头拍摄的图像或视频，计算机视觉可以实现人员识别、行为分析、异常检测等功能，提高安全性。

计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学领域中的一个重要分支，涉及到使计算机能够理解和解释视觉信息的任务。

以下是一份典型的计算机视觉课程大纲，具体内容可能因学校和教授而异，但通常包括以下主题：### 第一部分：基础概念和图像处理1. **导论**- 计算机视觉的定义和应用领域- 发展历史和里程碑2. **数字图像基础**- 像素、分辨率和颜色模型- 图像获取和表示3. **图像处理基础**- 线性滤波和非线性滤波- 图像增强和降噪技术### 第二部分：特征提取和描述4. **特征提取**- 边缘检测、角点检测- 尺度空间理论5. **特征描述**- SIFT、SURF、ORB等特征描述算法- 特征匹配方法### 第三部分：几何视觉6. **相机几何**- 相机模型- 三维几何和二维投影7. **相机标定**- 内参数和外参数- 相机标定方法### 第四部分：深度学习在计算机视觉中的应用8. **深度学习基础**- 神经网络、卷积神经网络（CNN）等- 深度学习在计算机视觉中的优势9. **目标检测和物体识别**- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN） - 物体识别任务和技术### 第五部分：图像分割和理解10. **图像分割**- 基于区域的分割- 基于边缘的分割11. **图像理解**- 图像分类和语义分割- 图像场景理解### 第六部分：高级主题12. **三维计算机视觉**- 点云处理- 三维重建13. **视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）**- 基本概念- 视觉SLAM系统### 第七部分：应用和案例研究14. **计算机视觉在实际应用中的案例**- 图像识别在医疗领域的应用- 视觉导航和无人驾驶等案例### 第八部分：最新研究和发展15. **计算机视觉领域的最新研究进展**- 强化学习在计算机视觉中的应用- 可解释性和公平性等热门主题### 实验和项目- 课程可能包括实验和项目，以帮助学生应用所学知识，并在实际问题中解决计算机视觉挑战。

计算机视觉教学大纲
摘要：
一、计算机视觉简介
二、计算机视觉的基本原理
三、计算机视觉的应用领域
四、计算机视觉的发展历程
五、计算机视觉的未来发展趋势
正文：
计算机视觉是一门研究如何使机器能够“看”的科学。

它通过使用计算机和各种传感器来代替人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。

计算机视觉的基本原理是通过光学、电子学和数学等学科的交叉，实现对图像的获取、处理、分析和理解。

其核心是图像处理技术，包括图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等。

计算机视觉的应用领域非常广泛，包括无人驾驶、智能家居、医疗健康、工业制造、安防监控等。

其中，无人驾驶是计算机视觉应用最为广泛的领域之一，通过计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以实现自主导航、环境感知、路径规划等功能。

计算机视觉的发展历程可以追溯到上世纪50 年代，当时的主要研究集中在图像的分析和识别。

随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为了一个
涉及多个学科的综合性学科，包括计算机科学、工程学、物理学、数学和神经科学等。

未来，计算机视觉将继续保持高速发展态势，并逐渐向更加智能化、精细化的方向发展。

例如，通过深度学习等人工智能技术，计算机视觉可以实现更加准确的目标检测和识别，以及更加精细的图像分割和分析。

此外，随着5G 技术的普及，计算机视觉的应用场景将更加丰富，例如远程医疗、智能交通等。

总之，计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。

深度学习与计算机视觉课程大纲一、授课内容：1.深度学习介绍人工智能、人工神经网络、人工神经网络的学习方式、卷积神经网络、卷积神经网络的功能、深度学习的意义2.卷积神经网络卷积神经网络的组成、卷积层、全连接层、卷积神经网络的训练、卷积神经网络的评估3.有名的卷积神经网络模式一般网络 (LeNet, AlexNet, SPP, VGG, NIN)、GoogLeNet (Inception-1, 2, 3, 4, Xception, MobileNet-1, 2)、残差网络 (ResNet, ResNeXt, Highway Net, Wide residual Net, DenseNet)、压缩网络 (SqueezeNet, Squeeze and Excitation, SqueezeNext, CMPE-SE)、有效率的网络 (NASNet, EfficientNet, NoisyStudent, FixEfficientNet)、二阶段侦测网络 (R-CNN, Fast, Faster R-CNN, MSCNN, FPN, CBNet)、一阶段侦测网络 (YOLO-1, 2, 3, 4, SSD)、语意分割网络 (FCN, U-Net, UNet++, SegNet, DeepLab-1~3+, PAN, DANet)、实例分割网络 (DeepMask, SharpMask, Mask R-CNN, YOLCAT)、自动编码网络 (Autoencoder, Variational AE)、生成对抗网络 (GAN, DCGAN, Wasserstein GAN, VAE+GAN)、应用生成对抗网络 (AC-GAN, ProGAN, cGAN, cycleGAN, StarGAN,perceptual transfer, style transfer, Deep photo style transfer, styleGAN, styleGAN2, AnoGAN, GANomaly, Skep-GANomaly)、变形网络 (Transformer Net)、3D定位网络 (Amodal detection)、动作侦测辨识网络 (SlowFast Network)、其他网络 (Siamese Net, Comparison Network)4.卷积神经网络专题网络训练的影响因素与改进、资料不平衡、正规化、主动学习、迁移学习、特殊运算、特殊处理5.深度学习的计算机视觉应用计算机视觉的意义、计算机视觉的技术、深度学习在计算机视觉上的应用6.先进驾驶辅助系统应用前车碰撞警示、行人碰撞警示、倒车碰撞警示、自动跟随巡航、车门开启防撞警示7.人体特征侦测与辨识应用小众人脸侦测与辨识、大众人脸侦测与辨识、手势辨识8.自动光学检测应用SMT 元件分类、电子元件的字符侦测与辨识、PCB元件定位与分类、物品表面瑕疵检测、半督导式的锡球瑕疵判定、生成/合成瑕疵影像9. 3D 物件侦测/辨识/定位应用机器手臂取放物体应用、大型衍生 (amodal) 物件侦测/辨识/定位、小型物体的侦测/辨识/与 9-DoF估计10.动态追踪与监视应用居家照护、安全监视、多相机联合监视11.其他应用影像噪声去除 (RED-Net, Noise2Noise)、影像强化 (EnlightenGAN, SID)、超级影像分辨率 (SRGAN, EDSR, WDSR)、影像修补 (IC, c2f-CA)12.深度学习的疑问与结论深度学习在模式、架构、训练、资料集、及应用上的疑问二、参考书：[1] I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, Deep Learning, TheMIT Press, MIT, MA, 2016.[2] F. Chollet, Deep Learning with Python, Manning PublicationsCo., Shelter Island, NY, 2018.。

数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。

通过该课程的学习，学生将深入了解图像处理技术的基础知识，掌握图像处理的常用算法和工具，同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。

本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。

二、教学目标1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程；2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法；3. 学习数字图像处理的基础算法，如图像增强、滤波和分割等；4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术，如目标检测、特征提取和图像识别等；5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。

三、教学内容1. 数字图像处理基础1.1 数字图像的基本概念和特性；1.2 图像获取和表示方法；1.3 图像的数学变换和编码技术。

2. 图像增强与滤波2.1 灰度增强和直方图处理；2.2 空间域滤波和频域滤波；2.3 噪声抑制和锐化处理。

3. 图像分割与描述3.1 阈值分割和边缘检测；3.2 区域生长和分水岭算法；3.3 形态学图像处理。

4. 计算机视觉基础4.1 计算机视觉的基本原理和任务；4.2 特征提取和描述方法；4.3 目标检测和跟踪技术。

5. 图像识别与机器学习5.1 图像分类和识别方法；5.2 深度学习在计算机视觉中的应用；5.3 实际案例分析和应用展望。

四、教学方法本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。

1. 理论讲授：通过课堂讲解，详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。

2. 实验操作：安排实验环节，让学生亲自操作图像处理和计算机视觉软件，实践所学知识。

3. 案例分析：通过实际案例分析，引导学生分析和解决实际图像处理和计算机视觉问题。

五、考核方式1. 平时成绩：包括参与度、作业完成情况和实验报告等。

2. 期中考试：对数字图像处理和计算机视觉的基础知识进行考查。

《计算机视觉与空间技术》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211281002．课程中文名称：计算机视觉与空间技术课程英文名称：Computer vision and space technology3．面向对象：信息工程专业4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院信息工程系5．总学时数：40讲课学时数：40，实验学时数：06．学分数：2.57．授课语种：中文，考试语种：中文8．教材：伯特霍尔德·霍恩，王亮，蒋欣兰，机器视觉，中国青年出版社2014年8月1日二、课程内容简介《计算机视觉与空间技术》是一门涉及多个交叉学科领域的课程。

本课程侧重于图像理解和计算机视觉中的基本理论，主要对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的理论，及基于计算机视觉的虚拟现实、空间三维重建及可视化技术的应用进行系统介绍。

三、课程的地位、作用和教学目标计算机视觉是自二十世纪六十年代中的期迅速发展起来的一门新学科。

计算机视觉是计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。

主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉将在工农业生产，地质学，天文学，气象学，医学及军事学等等领域有着极大潜在的应用价值，所以它在国际上越来越受到重视，以及其应用前景广泛。

目标是使学生学习了本课程之后，对图像理解和计算机视觉的基本理论，尤其是图像处理的概念、基本原理以及解决问题的基本思想方法有一个较为全面的了解和领会；学习计算机视觉的基本理论和技术，了解各种智能图像处理与计算机视觉技术的相关应用；具备解决智能化检测与识别、控制等应用问题的初步能力，为以后从事模式识别、基于CV的空间三维重建、虚拟现实、多媒体技术等领域的研究与开发工作打下扎实的基础。

四、与本课程相联系的其他课程为了学好本课程，学生应先修：高等数学、概率论、离散数学；高级语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、算法与分析等课程、信号与系统、数字信号处理等课程。

计算机视觉课程教学大纲一、课程介绍计算机视觉课程是一门旨在介绍和教授计算机如何模仿人类视觉能力的课程。

通过该课程，学生将学习计算机视觉的基本概念、技术和应用。

本课程将通过理论讲解、实践项目和案例分析等方式，培养学生在计算机视觉领域的知识和技能。

二、课程目标本课程的目标是：1. 熟悉计算机视觉的基本概念、原理和算法；2. 掌握计算机视觉中的图像处理、特征提取和模式识别等技术；3. 理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制；4. 培养学生在计算机视觉领域的创新思维和问题解决能力。

三、课程内容1. 图像处理基础- 数字图像的基本概念和表示方法- 图像增强和滤波技术- 图像分割和边缘检测- 彩色图像处理2. 特征提取和表示- 兴趣点检测和描述子- 图像特征的数学表示- 主成分分析和线性判别分析3. 目标检测和识别- 模板匹配和相关性滤波- 特征匹配和目标定位- 分类器的训练与应用4. 三维视觉- 三维重建和摄像几何- 立体视觉的基本原理- 深度估计和体素表示5. 视觉跟踪和动态分析- 目标跟踪的算法和方法- 运动估计和动作分析- 视频监控和事件检测6. 高级计算机视觉应用- 人脸检测和识别- 视频内容分析和智能检索- 视觉导航和增强现实四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍计算机视觉的基本概念和算法，以及相关技术的发展和应用。

2. 实践项目：安排实践项目，让学生亲自动手实践，并在实践中掌握和应用所学的计算机视觉技术。

3. 案例分析：选取典型的计算机视觉案例进行分析，让学生理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制，并探讨解决方案。

五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。

2. 实践项目：完成指定的实践项目，并进行展示和评估。

3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。

六、参考教材1. Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications." Springer, 2010.2. David Forsyth, Jean Ponce. "Computer Vision: A Modern Approach." Prentice Hall, 2002.七、备注本课程需要学生具备基本的图像处理和编程知识，建议先修习相关课程。

计算机视觉课程教学大纲一、课程概述计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机具备模仿人类视觉的能力。

本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用，并提供实践机会以加强学生的实际操作能力。

二、学习目标1. 理解计算机视觉的基本原理和算法。

2. 掌握计算机视觉技术在图像处理、目标检测和识别等方面的应用。

3. 学会使用相关编程工具和库进行计算机视觉任务的开发和实现。

4. 培养创新思维和问题解决能力，能够独立进行计算机视觉项目的设计和开发。

三、课程大纲1. 图像处理基础- 像素、颜色空间和图像特征- 图像滤波、增强和去噪- 直方图均衡化和颜色转换- 图像分割和边缘检测2. 特征提取和描述- 尺度空间和兴趣点检测- 特征描述算法（SIFT、SURF等）- 特征匹配和重建3. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和方法- Haar特征和级联分类器- 图像分类和深度学习方法- 目标跟踪和行为分析4. 三维视觉- 三维重建和立体匹配- 摄像机标定和姿态估计- 深度传感器和点云处理5. 计算机视觉应用- 人脸检测与识别- 视频分析与视频跟踪- 视觉SLAM（同时定位与地图构建） - 医学图像处理与辅助诊断四、实践项目本课程将结合实践项目，供学生运用所学知识解决实际问题，并提供指导和反馈。

五、评估方式1. 平时表现与作业（30%）：包括课堂讨论、作业完成情况等。

2. 实践项目（40%）：根据项目难度、创新性、完成度等进行评估。

3. 期末考试（30%）：对学生对整个课程内容的掌握情况进行考察。

六、教材与参考资料1. 主教材：- Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications" (第二版)，Springer出版社，2010年。

2. 参考资料：- Simon J. D. Prince. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"，Cambridge出版社，2012年。

计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲主要包括以下几个部分：
1.计算机视觉概述：介绍计算机视觉的基本概念、发展历史、相关学科、应用领域和研究方向等。

2.图像基础：介绍图像的类别、表达、显示和存储等基本知识，以及像素的概念和联系。

3.照明模型与颜色模型：介绍照明模型和颜色模型的基本原理和应用，包括RGB、HSV、Lab等颜色空间。

4.图像采集与传输：介绍图像采集的原理和设备，以及图像传输的基本技术和协议。

5.图像处理与分析：介绍图像处理和分析的基本算法和技术，包括滤波、边缘检测、直方图处理、图像分割等。

6.特征提取与描述：介绍特征提取和描述的基本方法和技术，包括SIFT、SURF、ORB等特征检测算法。

7.图像分类与目标检测：介绍图像分类和目标检测的基本算法和技术，包括支持向量机、神经网络等分类算法，以及基于特征的目标检测算法。

8.语义分割与场景理解：介绍语义分割和场景理解的基本算法和技术，包括条件随机场、深度学习等方法。

9.实践项目与综合应用：学生可以根据自己的兴趣选择实践项目，进行综合应用和实践，包括人脸识别、物体跟踪、自动驾驶等方向。

以上是计算机视觉课程大纲的简要介绍，具体的教学内容和教学方法可以根据不同的学校和教师进行适当的调整和补充。

《计算机视觉》教学大纲
课程编号：155336
总学时：48理论课学时：32实验课学时：16
一、课程的性质
二、
帮助学
课程还通
三、
四、课程教学内容
1.计算机视觉理论基础与框架3学时
a)计算机视觉的基本问题
b)视觉悖论与计算机视觉的难点
c)计算机视觉框架
表达与建模，计算与求解，实现
d)计算机视觉应用
2.视觉中的局部特征6学时
a)特征检测与描述子
b)常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征
ShapeContext,SIFT;简介LSS,SURF,GLOH,HOG,ColorMoments等。

c)实时应用中的快速特征
FAST,BRIEF,OBR
d)3D特征简介
e)特征匹配及相关问题
野点去除；距离定义（NNDR）；ROC曲线与正确/错误率；RANSAC
3.物体识别简介3学时
a)视觉模型：产生式模型，描述式模型，判别式模型
b)基于匹配的实例识别
c)
4.
a)
b)
c)
d)
e)
f)
5.
a)
b)
c)
d)
6.
a)
b)
c)
d)
e)
五、
1.
2.
3.基于PCL的点云数据处理4学时
4.基于ORB-SLAM的物体扫描4学时
5.。

计算机视觉教学大纲
计算机视觉教学大纲通常包括以下几个部分：
1. 课程简介：介绍计算机视觉的基本概念、发展历程和应用领域，让学生了解课程的目的和意义。

2. 基础知识：介绍计算机视觉所需要的基本知识，如数字图像处理、矩阵运算、线性代数等。

3. 计算机视觉算法：介绍计算机视觉的基本算法，如滤波器、边缘检测、形态学处理、目标跟踪等。

4. 图像特征提取：介绍如何从图像中提取特征，如SIFT、SURF、ORB等。

5. 图像分割和对象识别：介绍图像分割和对象识别的基本算法，如阈值分割、区域生长、支持向量机等。

6. 3D计算机视觉：介绍3D计算机视觉的基本原理和方法，如立体视觉、深度估计等。

7. 实践项目：通过实践项目，让学生将理论知识应用于实际中，提高他们的实践能力和创新思维。

8. 课程总结与展望：对本课程进行总结，并对计算机视觉未来的发展进行展望。

在教学方式上，可以采用理论授课、实验实践、小组讨论等多种形式，注重培养学生的实践能力和创新思维。

同时，还可以结合相关领域的最新研究进展，为学生提供更为全面的学习内容。

计算机视觉教学大纲一、引言-计算机视觉的定义和应用领域概述-计算机视觉的历史发展和重要里程碑二、图像处理基础-图像的表示和存储-图像的滤波和增强技术-图像的变换和压缩方法-图像分割和边缘检测三、特征提取与描述-特征的定义和分类-基于灰度的特征提取方法-基于颜色的特征提取方法-基于纹理的特征提取方法-特征的描述和匹配四、目标检测与跟踪-目标检测的基本原理和方法-目标检测的常用技术和算法-目标跟踪的基本原理和方法-目标跟踪的常用技术和算法五、三维视觉-立体视觉的原理和方法-立体匹配和深度估计技术-三维重建和三维建模方法-三维物体姿态估计六、机器学习在计算机视觉中的应用-机器学习的基本概念和方法-机器学习在目标检测中的应用-机器学习在特征提取和描述中的应用-机器学习在图像分割和分类中的应用七、深度学习在计算机视觉中的应用-深度学习的基本原理和模型-深度学习在目标检测和跟踪中的应用-深度学习在图像分类和分割中的应用-深度学习在三维视觉中的应用八、计算机视觉的应用案例-视频监控和安防领域的应用-自动驾驶和无人机领域的应用-医学图像处理和诊断领域的应用-虚拟现实和增强现实领域的应用九、计算机视觉的挑战与未来发展方向-计算机视觉领域的挑战和问题-计算机视觉的未来发展趋势和方向-计算机视觉与其他领域的交叉创新十、课程设计与实践-设计计算机视觉实验和项目-使用计算机视觉工具和库进行实践-计算机视觉竞赛和挑战赛的参与该教学大纲旨在全面介绍计算机视觉的基础理论、常用方法和最新进展，培养学生对计算机视觉的理论研究和应用实践能力。

通过教学内容的学习和实践活动的开展，帮助学生掌握图像处理、目标检测与跟踪、三维视觉、机器学习和深度学习在计算机视觉中的应用等方面的关键技能，为学生未来在计算机视觉领域的研究和工作打下坚实的基础。