计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科。本课程设计旨在帮助学生掌握计算机视觉的基本原理、方法和应用，提高学生在图像处理、目标...

计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科。本课程设计旨在帮助学生掌握计算机视觉的基本原理、方法和应用，提高学生在图像处理、目标检测与跟踪、图像识别等方面的实践能力和创新思维。课程目标掌握计算机视觉的基本原理和方法包括图像处理、特征提取、目标检测与跟踪等了解计算机视觉在现实生活中的应用如人脸识别、自动驾驶等掌握常用的计算机视觉库和工具如OpenCV、TensorFlow等提高学生的实践能力和创新思维培养其分析问题和解决问题的能力课程内容第一部分：计算机视觉基础图像处理基础图像的表示与读取、图像的色彩空间、图像的变换等图像滤波与增强均值滤波、中值滤波、高斯滤波等边缘检测与二值化Sobel算子、Canny算子、Otsu阈值法等第二部分：特征提取与匹配特征点检测SIFT、SURF、ORB等特征描述符BRIEF、ORB描述符等特征匹配Brute-Force匹配、FLANN匹配等第三部分：目标检测与跟踪目标检测Haar级联分类器、HOG+SVM、YOLO、SSD等目标跟踪MeanShift、CamShift、TLD等视频分析背景建模、运动检测等第四部分：图像识别与分类图像分类基础卷积神经网络（CNN）原理、经典CNN模型等深度学习在图像识别中的应用ResNet、Inception等人脸识别人脸检测与定位、特征提取与匹配等文字识别OCR原理及实现等第五部分：实践项目与课程总结实践项目学生分组完成一个计算机视觉项目，可以是人脸识别、车牌识别、手势识别等课程总结回顾课程所学内容，总结收获，展望未来发展教学方法与手段理论授课通过教师讲授，使学生掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法实验操作学生动手进行实验操作，加深对理论知识的理解，提高实践能力案例分析通过对实际案例的分析，使学生了解计算机视觉在现实生活中的应用项目实践学生分组完成一个计算机视觉项目，培养其分析问题和解决问题的能力讨论与互动鼓励学生提问和讨论，促进师生间的交流与互动作业与考核布置适量的作业和课程设计任务，以检验学生的学习成果和实际应用能力