计算机视觉课程简介
《计算机视觉》课程教学大纲
《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。
计算机视觉教程
计算机视觉教程计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机能够识别和理解视觉数据。
它利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从数字图像或视频中提取有用的信息。
计算机视觉广泛应用于许多领域，例如医学影像分析、视频监控、人脸识别等。
计算机视觉的基本任务是图像分类、目标检测和图像分割。
图像分类是将图像分为不同的类别，例如识别一只猫或一辆汽车。
目标检测是在图像中确定特定对象的位置和边界框，例如检测图像中的人脸或车辆。
图像分割是将图像分解为几个独立的区域，每个区域具有一些共同的特征，例如将图像分割为不同的物体。
在计算机视觉中，常用的技术包括特征提取、特征匹配、分类器训练等。
特征提取是从原始图像中提取具有区分性的特征，例如颜色、纹理、边缘等。
特征匹配是将提取的特征与预先学习的模板进行比较，从而确定图像中的目标位置。
分类器训练是利用标记的训练数据训练一个分类器，使其能够将不同类别的图像正确分类。
计算机视觉的发展离不开大量的数据和强大的计算能力。
随着深度学习的兴起，神经网络成为计算机视觉中的核心技术。
深度学习利用多层次的神经网络模型来提取高级特征，并通过大规模训练数据来优化网络参数。
这使得计算机视觉在许多任务中取得了突破性的进展，如人脸识别、图像生成等。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战。
例如，光照条件的变化、遮挡、噪声等都可能影响图像的质量和准确性。
此外，图像的语义解释和理解仍然是一个困难的问题。
因此，计算机视觉的研究仍在不断发展和改进。
总而言之，计算机视觉是一门关注如何使计算机能够看和理解视觉数据的学科。
它通过利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从图像中提取有用的信息。
计算机视觉在诸多领域中起着重要的作用，它在医学、安防、交通等方面都有广泛的应用。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战，需要不断改进和创新来应对。
计算机视觉-教学大纲
《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_教学大纲_彭绍武
《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)
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d)
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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.。
计算机视觉课程教学大纲
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。
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。
通过本课程的学习，学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用，并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。
二、课程目标1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理；2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术；3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题；4. 培养学生的实验设计和数据分析能力；5. 培养学生的团队合作和沟通能力。
三、教学内容1. 数字图像处理基础知识1.1 数字图像的表示和存储1.2 灰度变换和直方图处理1.3 空域滤波和频域滤波1.4 图像增强和恢复1.5 图像分割和边缘检测2. 计算机视觉基础知识2.1 图像特征提取和描述2.2 目标检测和识别2.3 相机几何和三维重建2.4 图像匹配和跟踪2.5 图像分析和理解3. 实验项目设计与实施3.1 实验环境搭建和工具介绍3.2 实验项目选题和设计3.3 实验数据采集和处理3.4 实验结果展示和分析3.5 实验报告撰写和展示四、教学方法本课程采用理论讲授相结合的教学方法，包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。
教师将通过示范、指导和评估，引导学生独立思考和动手实践，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。
2. 期中考核：包括理论知识考察和实验操作考核。
3. 期末考试：综合考察学生对数字图像处理和计算机视觉的理论和实践能力。
六、参考教材1. 《数字图像处理》，冈萨雷斯等著，电子工业出版社；2. 《计算机视觉中的数学方法》，Hartley等著，电子工业出版社；3. 《数字图像处理与计算机视觉实验指导书》，XX大学计算机科学系。
七、实验设备与软硬件要求1. 计算机及相关硬件设备（如相机、传感器等）；2. 相关图像处理和计算机视觉软件（如MATLAB、OpenCV等）；3. 实验室配备相应的实验设备和软硬件环境。
计算机视觉课程设计
计算机视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习计算机视觉的基本概念、技术和应用，使学生掌握计算机视觉的基本原理和方法，提高学生对计算机视觉问题的分析和解决能力。
具体的教学目标如下：1.理解计算机视觉的基本概念和原理；2.掌握常用的计算机视觉算法和技术；3.了解计算机视觉在实际应用中的案例。
4.能够运用计算机视觉算法进行图像和视频分析；5.能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验；6.能够独立思考和解决计算机视觉问题。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神；2.使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要性和应用前景；3.培养学生的科学态度和严谨精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算机视觉的基本概念、常用算法和技术以及在实际应用中的案例。
具体的教学大纲如下：1.计算机视觉概述：计算机视觉的定义、发展历程和应用领域；2.图像处理基础：图像的表示、图像滤波和边缘检测；3.特征提取与匹配：特征点提取、特征匹配和描述子计算；4.目标检测与识别：基于深度学习的目标检测和识别算法；5.计算机视觉应用案例：人脸识别、图像分类和无人驾驶等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法，使学生掌握计算机视觉的基本知识；2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神；3.案例分析法：分析计算机视觉在实际应用中的案例，使学生了解计算机视觉技术的应用前景；4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《计算机视觉：算法与应用》；2.参考书：国内外相关论文和专著；3.多媒体资料：教学PPT、视频讲座和实验演示等；4.实验设备：计算机、图像处理软件和实验器材等。
计算机视觉入门教程(十)
计算机视觉入门教程在当今数字化时代，计算机科学和技术的快速发展已经成为了现代社会的一个重要组成部分。
而计算机视觉作为计算机科学中的一个重要分支，更是受到了越来越多的关注。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”和“理解”世界的科学，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
本文将为读者介绍计算机视觉的基本概念、发展历程以及入门教程。
一、计算机视觉的基本概念计算机视觉的基本概念包括图像采集、图像处理、图像分析和图像识别。
首先，图像采集是指利用传感器或摄像头等设备获取图像信息。
然后，图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像增强、去噪、边缘检测等操作。
接着，图像分析是指对处理后的图像进行特征提取、目标检测等操作。
最后，图像识别是指利用机器学习算法对图像进行识别和分类。
二、计算机视觉的发展历程计算机视觉作为一个独立的学科领域，起源于上世纪60年代。
早期的计算机视觉系统主要是通过编程实现一些简单的图像处理和识别功能，如边缘检测、目标跟踪等。
随着计算机硬件性能的提升和机器学习算法的发展，计算机视觉技术逐渐变得更加智能化和高效化。
近年来，深度学习技术的兴起更是为计算机视觉的发展注入了新的动力，使得计算机可以更加准确地理解和识别图像。
三、计算机视觉入门教程对于初学者来说，想要学习计算机视觉技术，必须具备一些基础的数学和编程知识。
首先，需要掌握线性代数、微积分、概率论等数学知识，这些知识将为后续学习深度学习算法打下良好的数学基础。
其次，需要学习一门编程语言，如Python、C++等，这些语言可以帮助学习者实现图像处理和机器学习算法。
在学习计算机视觉的过程中，可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或者参与开源项目来提升自己的技能。
一些经典的教材和在线资源如《计算机视觉：算法与应用》、Coursera的深度学习课程等都是不错的选择。
此外，参与一些开源项目，如TensorFlow、OpenCV等，可以帮助学习者更好地理解计算机视觉技术的应用和实践。
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参考书
马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社， 北京，1998。 R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 机械工业出版社， 2003.8。 L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman & Hall Computing, London, 2nd Edition, Brooks/Cole Publishing, 2002. (影印) 图像处理、分析与机器视觉， 人民邮电出版社 M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, (艾海舟、武勃 等 译), 图像处理、分析与机器视觉，人民邮电出版社, 2003.9。 目录
几何重构（Geometry reconstruction）
立体视觉(stereo vision) Shape from X (shading/motion/texture/contour/focus/de-focus/….)
October 23, 2013
Ove 2013
教材
英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; Contents /~daf/book.html 清华 大学出版社 中文翻译版：林学言，王宏 等， 《计算机视 觉：一种现代的方法》，2004年6月；电子工 业出版社
Paper search
October 23, 2013
FTP source
我的课程网站 ftp:
User:
内容
数字图象处理（本科生课） 计算机视觉专题（图像与视觉计算）（研究 生课）---------计算机视觉的资料见books 专家系统（研究生课，已停）
中层视觉处理
单图像：滤波/边缘检测/纹理 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line… 基于概率方法的聚类分割/拟合 跟踪 tracking 匹配 模式分类/关联模型识别 pattern classification/aspect graph recognition 距离数据（range data）/图像数据检索/基于图像的绘制
October 23, 2013
相关学科与相关课程的联系
计算机图形学
集合论 线性代数 高等代数 最优化方法
。。。。。。。。。。。。
计算几何
机器视觉 计算机视觉
数字图象处理 模式识别 计算机视觉专题
（图象与视觉计算）
高级语言程序设计 数据结构 基础知识
October 23, 2013
重 叠 量 反 应 相 关 程 度
计算机视觉 Computer Vision
艾海舟 2005年5月16日
October 23, 2013
Outline
助教 教材与参考书 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,…) Demo 相关学科与相关课程的联系 Overview Introduction：Forsyth’s introduction on CV
October 23, 2013
Tools
Intel OpenCV, IPL
Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) Face detection (a variation of Viola’s) Motion analysis and object tracking
October 23, 2013
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
摄像机模型及其校准
内参数、外参数
图像特征
边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
图像序列特征 (运动)
对应点、光流
October 23, 2013
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次 低层视觉处理
October 23, 2013
Overview (6)
计算机视觉问题的特点 高维数据的本质维数很低，使得模型化成为 可能。
High dimensional image/video data lie in a very low dimensional manifold.
问题的不适定性
缺少约束的逆问题
• 2-view, 7 points in correspondence; (Faugeras) • 3-view, 6 points in correspondence; (Quan Long) • 3-view, 8 points with one missing in one of the three view. (Quan Long)
October 23, 2013
Web sites
Google search
computer vision
Computer vision homepage Computer vision online Computer vision source codes Computer vision test data Computer vision ….
摄像机及其成像过程
视点、光源、空间中光线、表面处的光线…. 明暗 shading、阴影 shadow
光学/色彩 light/color
辐射学，辐照率…radiometry,
物体表面特性
漫反射表面（各向同性）Lambertian surface BDRF (bi-directional reflectance distribution fucntion)
高层视觉处理
应用
October 23, 2013
Overview (5)
计算机视觉的数学基础 摄影几何、微分几何 概率统计与随机过程 数值计算与优化方法 机器学习 计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
优化问题
October 23, 2013
Introduction
Forsyth’s introduction on CV
October 23, 2013
Optical flow Lucas-Kanade algorithm
Estimators
Kalman Condensation
……………….
October 23, 2013
demo
Face detection Object contour tracking Motion object detection and tracking ASM/AAM shape modeling Perceptual interface: smart room Visual surveillance Robotics vision 3D modeling, face animation ………
信号与系统 先后顺序
Overview (1)
计算机视觉的几何学基础
摄像机模型
运动估计
单摄像机(pinhole model/perspective transformation) 双摄像机 (epipolar geometry: fundamental matrix/essential matrix) 三摄像机及更多(multi-view geometry) 对应点问题（correspondence problem） 光流计算方法 刚体运动参数估计（minimal projective reconstruction）