计算机视觉课程设计报告
高职计算机视觉课程设计
高职计算机视觉课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解计算机视觉的基本概念、原理和应用领域；2. 掌握图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、特征提取等；3. 学习常见的计算机视觉算法，如目标检测、图像识别、人脸识别等；4. 了解深度学习在计算机视觉领域的发展及其应用。
技能目标：1. 能够运用图像处理技术对图像进行预处理；2. 掌握使用计算机视觉算法进行目标检测、图像识别等任务；3. 能够运用相关工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）实现简单的计算机视觉项目；4. 培养实际操作和解决问题的能力，提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对计算机视觉技术的好奇心和探索精神，激发学习兴趣；2. 增强学生对我国在计算机视觉领域取得成果的自豪感，培养爱国主义情怀；3. 培养学生严谨、务实的学术态度，提高创新意识和实践能力；4. 引导学生关注计算机视觉技术在现实生活中的应用，认识到技术对社会发展的积极作用。
本课程针对高职学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动教学，使学生在掌握基本知识、技能的同时，培养实际操作和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够独立完成计算机视觉相关项目，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：包括图像处理基础、特征提取与匹配、视觉感知与认知；- 图像处理基础：图像表示、图像滤波、边缘检测、图像增强等；- 特征提取与匹配：SIFT、SURF、ORB等特征提取算法及其匹配方法；- 视觉感知与认知：视觉感知原理、生物视觉机制、计算机视觉与人类视觉的联系。
2. 常见计算机视觉算法：目标检测、图像识别、人脸识别等；- 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等算法；- 图像识别：卷积神经网络（CNN）原理及其在图像识别中的应用；- 人脸识别：特征提取、分类器设计、深度学习方法等。
3. 计算机视觉技术实践：- 实践项目一：基于OpenCV的图像处理与特征提取；- 实践项目二：基于深度学习的目标检测与图像识别；- 实践项目三：人脸识别系统设计与实现。
计算机视觉课程设计报告
计算机视觉课程设计实验报告1．题目: 图像变形2．组员：曹英(E03640201) 叶超(E03640124) 李淑珍(E03640104)3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。
5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就是36个控制点，这样就把它分成了不规则的25小块，对每小块进行卷绕、插值，本实验我们用的是最近邻插值，目标控制点就是将图片分成标准并且相同大小的25小块的36个点。
这样会得到一幅不规则图片，让它作为新的原图进行如前所述一样的处理，控制点都是这样自动产生的：一开始所选每个控制点到相应标准控制点等距离(本实验我们是分成9等分)产生一序列的36个控制点。
这样每产生一幅图都对它进行相类似的处理，控制点的产生方法就是上面所说的那样。
得到的一序列图片越来越接近原图，最后一幅与原图一样。
这样我们就可以得到这样的一序列图片：原图，手工选控制点进行处理后得到的不规则图，循环产生控制点得到的越来越接近原图的9幅图（最后一幅与原图一样）。
为了描述的方便，这里我把它编号为1_1到1_11。
对目标图进行与原图一样的处理。
编号也类似，即2_1到2_11。
最后进行加权求和，第一帧是原图，第二帧是1_10与2_2加权求和，其中1_10的权值是0.9，2_2的权值是0.1，第三帧是1_9与2_3加权求和，其中1_9的权值是0.8，2_3的权值是0.2，……，第十帧是1_2与2_10加权求和，其中1_10的权值是0.1，2_2的权值是0.9，第十一帧是目标图。
这样就得到了所要的结果。
这里需要说明的是两幅手工选择的控制点最好是那些有代表性的特征点，这样的话结果会更好。
6．实验结果图：第一帧到最后一帧的结果分别是：6．实验心得体会：1．通过这个实验，最大的感受就是学的东西必须去用才能真正的理解，不动手的时候根本不知道种种问题的存在，找资料也很重要，通过找资料，才能产生一些想法，知道该如何下手，用各种算法去实现它，最后得到一个最满意的算法。
计算机视觉算法与系统原理课程设计
计算机视觉算法与系统原理课程设计背景计算机视觉是一项涉及从数字图像或视频中提取信息的领域，其应用包括自动驾驶、人脸识别、安防监控、医学图像分析等。
随着人工智能和深度学习技术的发展，计算机视觉算法和系统已经得到广泛的应用和发展。
因此，对于计算机视觉算法和系统原理进行深入的研究与开发具有重要的意义。
课程设计目标本次课程设计旨在通过实现计算机视觉算法与系统原理的项目来提高学生的计算机视觉算法实战经验和系统开发能力。
设计任务包括以下两个方面：1.实现常见的计算机视觉算法，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割等。
2.设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统，如人脸识别、物体跟踪等。
设计步骤步骤一：学习计算机视觉算法在本课程设计中，我们将学习常见的计算机视觉算法，以从数字图像或视频中提取信息。
首先，我们需要掌握基本的数字图像处理技术，包括直方图均衡化、滤波、傅里叶变换等。
接着，我们需要学习图像特征提取技术，并使用常见的分类器进行分类、目标检测和图像分割等任务。
步骤二：设计计算机视觉应用系统在第一步的基础上，我们将设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统。
该系统旨在解决某些实际应用问题，如人脸识别、物体跟踪等。
在此过程中，我们需要选择合适的计算机视觉算法，并结合计算机视觉系统设计的要求，完成整个系统的设计和开发。
步骤三：完成项目报告在完成上述两个步骤之后，我们需要完成一个项目报告，系统地介绍整个课程设计的实现过程和结果。
报告包括以下内容：•课程设计目的和背景•项目实现的具体算法和系统架构•实验结果和分析•项目的展望和优化课程设计评分本课程设计将通过实际实现的计算机视觉算法和应用系统进行评分。
具体评分细节如下：•步骤一所完成的算法实现占总分值的40%•步骤二所完成的应用系统实现占总分值的50%•报告占总分值的10%总结本次计算机视觉算法与系统原理课程设计通过实现常见的计算机视觉算法和应用系统，旨在提高学生在计算机视觉领域的综合实战经验和系统开发能力。
cv课程设计
cv课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握CV（计算机视觉）的基本概念、原理和方法，能够运用CV技术解决实际问题。
具体分为以下三个层面：1.知识目标：学生需要了解CV的基本原理、主要算法和应用领域；掌握图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等基本概念。
2.技能目标：学生能够熟练使用CV相关软件和工具，如OpenCV、TensorFlow等；具备编写简单的CV程序的能力，能够实现图像处理、特征提取、目标检测等基本功能。
3.情感态度价值观目标：培养学生对CV技术的兴趣和热情，使其认识到CV技术在现实生活中的重要性和广泛应用，提高其创新意识和实践能力。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉概述：介绍CV的基本概念、发展历程和应用领域。
2.图像处理：包括图像的表示、图像滤波、图像增强、边缘检测等基本技术。
3.特征提取：包括颜色特征、纹理特征、形状特征等常用特征提取方法。
4.目标检测：包括基于几何方法的目标检测、基于深度学习的目标检测等。
5.图像分类：包括传统的图像分类方法和基于深度学习的图像分类方法。
6.实践项目：安排适量的实践项目，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决。
三、教学方法为了达到课程目标，将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解CV的基本概念、原理和主要算法。
2.讨论法：学生针对实际案例进行讨论，培养其分析问题和解决问题的能力。
3.案例分析法：通过分析典型的CV应用案例，使学生了解CV技术在现实生活中的应用。
4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，掌握CV相关技术和工具的使用。
四、教学资源为了支持课程的开展，将准备以下教学资源：1.教材：选用国内外的优秀教材，如《计算机视觉》、《深度学习》等。
2.参考书：提供相关的参考书籍，如《数字图像处理》、《机器学习》等。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，丰富教学手段，提高学生的学习兴趣。
4.实验设备：配置相应的计算机和实验设备，确保学生能够顺利进行实验操作。
计算机视觉课程项目报告
计算机视觉课程期末项目及总结报告目录目录 (1)摘要 (3)一、基于深度学习的视觉技术 (4)1.深度学习的计算机视觉技术发展前沿动态 (4)1.1研究方向上的前沿动态 (4)1.2研究的技术领域的前沿动态 (6)1.3研究的关键技术的前沿动态 (9)1.4小结 (11)2.基于深度学习的三维重建问题研究技术的分析 (12)2.1三维重建技术研究领域的研究综述 (12)2.1.1基于主动视觉的三维重建技术 (12)2.1.2基于被动视觉的三维重建技术 (14)2.2三维重建技术研究中要解决的关键技术问题 (15)2.2.1运动恢复结构法(Structure from motion) (15)2.2.2机器学习法 (16)2.3研究工作的思想原理以及关键技术细节 (17)2.4实现的主要过程以及技术细节 (18)2.4.1网络架构 (18)2.4.2损失函数 (18)2.5研究的难点以及未来研究的改进策略 (19)2.5.1难点解决方案 (19)2.5.2未来研究改进策略 (20)2.6小结 (20)二、计算机视觉的综述 (21)1.计算机视觉的基础综述 (21)1.1生物理论基础——人类视觉系统 (21)1.2颜色模型 (21)2.计算机视觉的内容综述 (22)2.1低层视觉 (22)2.2中层视觉 (24)2.3高层视觉 (26)3.计算机视觉技术中传统研究方法与智能的深度学习方法的区别与联系 (27)3.1两者的本质区别 (27)3.2无法替代的计算机视觉技术中传统研究方法 (28)3.3计算机视觉技术中深度学习研究方法优势 (28)4.现有计算机视觉技术的发展动态 (29)5.计算机视觉技术发展的前沿科学问题 (29)5.1边缘计算 (29)5.2点云物体识别 (29)5.3融合现实 (30)5.4实例分割 (30)6.小结 (31)Reference ................................................................................................... 错误!未定义书签。
计算机视觉课程设计报告
燕山大学课程设计说明书题目：图像置乱的设计与实现学院（系）：电气工程学院年级专业： 12级精仪一班学号： 120103020055学生姓名：陈永秀指导教师：陈华教师职称：副教授电气工程学院《课程设计》任务书课程名称：计算机视觉说明：1、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。
2、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。
电气工程学院教务科摘要随着多媒体技术、信息存储技术的飞速发展，以及网络带宽限制的放松，越来越多的图像得以在网络上传输，并逐步成为人们获取信息的主要手段。
网络上传输的图像有些无关紧要，有些却至关重要，这其中有可能涉及到个人隐私、公司利益、军事机密、国家安全，其价值无法衡量。
另一方面，Internet网络的日益普及使得任何人都有可能接触并搜集到网络中的图像信息，而不管它是善意的还是恶意的、合法的还是非法的，从而使得在网络上传输的图像安全倍受关注，字图像的安全已经成为信息安全领域中重要的研究分支，而置乱技术在图像加密技术中起着不可忽视的作用。
一般从客观景物得到的图像是二维的。
一幅图像可以用二维函数f(x,y)来表示，也可看作是一个二维数组，x和y表示二维空间XY中一个坐标点的位置，而f则代表图像在点(x,y)的某种性质F的数值。
例如常用的图像一般是灰度图像，此时f表示灰度值，它常对应客观景物被观察到的亮度。
需要指出，一般是根据图像内不同位置的不同性质来利用图像的。
本文为你重点介绍了图像置乱的原理，并介绍了两种基本的置换方法，分别是：基于变换矩阵的图像置乱法、基于Arnold变换的图像置乱方法，教你如何对你的图像进行加密，并对数字图像置乱程度进行测评，同时对未来可能的研究方向进行了展望。
选择了MATLAB作为软件工具，所给出的程序代码均在其上测试通过。
关键词： MATLAB、图像置乱技术、二维坐标变换、Arnold变换、置乱度目录摘要 (I)第一章引言 (1)第二章基于变换矩阵的图像置乱 (2)2.1 二维坐标置乱 (2)2.1.1 加密原理 (2)2.1.2 解密原理 (3)2.2 二维坐标置乱的分析 (4)第三章基于ARNOLD变换基础上的置乱 (5)3.1 变换原理 (5)3.2 Arnold变换的周期性 (7)3.2.1 Arnold变换式周期性定理 (7)3.3 基于Arnold变换的图像恢复 (9)3.4 基于Arnold变换的分析 (10)第四章本文总结与展望 (11)参考文献 (12)第一章引言图像置乱技术属于图像加密技术，它通过对图像像素矩阵的重排，破坏了图像矩阵的相关性，以此实现信息的加密，达到安全传输图像的目的。
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。
计算机视觉课程报告剖析
计算机视觉课程报告剖析一、引言近年来，巨量数据的不断涌现与计算能力的快速提升，给以非结构化视觉数据为研究对象的计算机视觉带来了巨大的发展机遇与挑战性难题，计算机视觉也因此成为学术界和工业界公认的前瞻性研究领域，部分研究成果已实际应用，催生出人脸识别、智能视频监控等多个极具显示度的商业化应用。
计算机视觉的研究目标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，期望计算机能自动提取图像、视频等视觉数据中蕴含的层次化语义概念及多语义概念间的时空关联等。
自2012 年以来，计算机视觉领域不断涌现出很多激动人心的研究成果，例如，人脸识别、物体识别与分类等方面的性能已接近甚至超过人类视觉系统。
因此，可以说计算机视觉当前发展已进入了一个新的阶段。
梳理与归纳现阶段计算机视觉的研究进展，不但有助于我们看清楚计算机视觉的研究现状，而且对我们下一步的研究会起到重要的指导性作用。
遗憾的是，计算机视觉研究领域虽已有大量归纳和梳理研究进展的综述性文章，但对2012 年以来计算机视觉研究进展进行综述的文献却较为少见。
为此，这篇报告试图综述近五年计算机视觉领域的研究进展。
从视觉信息处理的不同需求层次，对计算机视觉研究前沿问题的探索进展进行归纳分析，并探讨未来发展趋势。
主要文献来自于计算机视觉领域顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV 等）和期刊（IEEE-TPAMI、IJCV等），以及机器学习领域的顶级会议（NIPS、ICML等）我们认为有代表性的工作。
因学识有限和篇幅限制，难免有遗珠之憾，也希望此报告能为推动计算机视觉的研究发展有所贡献。
二、国内研究现状大卫·马尔提出的视觉计算理论首次将视觉问题形式化为可计算的视觉信息处理问题，视觉计算理论也因此成为跨接计算机科学与认知神经科学的桥梁，并从计算角度将视觉信息处理分为初级、中级和高级三个阶段。
本报告继续延续这一思路将现阶段的研究进展分成底层、中层和高层三个层次进行归纳，并对前沿热点问题的研究进展进行重点讨论。
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计算机视觉课程设计实验报告
1．题目: 图像变形
2．组员：曹英(E03640201) 叶超(E03640124) 李淑珍(E03640104)
3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法
4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后
对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。
5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五
等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就是36个控制点，这样就把它分成了不规则的25小块，对每小块进行卷绕、插值，本实验我们用的是最近邻插值，目标控制点就是将图片分成标准并且相同大小的25小块的36个点。
这样会得到一幅不规则图片，让它作为新的原图进行如前所述一样的处理，控制点都是这样自动产生的：一开始所选每个控制点到相应标准控制点等距离(本实验我们是分成9等分)产生一序列的36个控制点。
这样每产生一幅图都对它进行相类似的处理，控制点的产生方法就是上面所说的那样。
得到的一序列图片越来越接近原图，最后一幅与原图一样。
这样我们就可以得到这样的一序列图片：原图，手工选控制点进行处理后得到的不规则图，循环产生控制点得到的越来越接近原图的9幅图（最后一幅与原图一样）。
为了描述的方便，这里我把它编号为1_1到1_11。
对目标图进行与原图一样的处理。
编号也类似，即2_1到2_11。
最后进行加权求和，第一帧是原图，第二帧是1_10与2_2加权求和，其中1_10的权值是0.9，2_2的权值是0.1，第三帧是1_9与2_3加权求和，其中1_9的权值是0.8，2_3的权值是0.2，……，第十帧是1_2与2_10加权求和，其中1_10的权值是0.1，2_2的权值是0.9，第十一帧是目标图。
这样就得到了所要的结果。
这里需要说明的是两幅手工选择的控制点最好是那些有代表性的特征点，这样的话结果会更好。
6．实验结果图：
第一帧到最后一帧的结果分别是：
6．实验心得体会：
1．通过这个实验，最大的感受就是学的东西必须去用才能真正的理解，不动手的时候根本不知道种种问题的存在，找资料也很重要，通过找资料，才能产生一些想法，知道该如何下手，用各种算法去实现它，最后得到一个最满意的算法。
编程也很重要，如果不会编程，有再好的算法也没有用。
还有就是复杂度，不过本实验由于时间的关系，我们没有过多的考虑对程序代码进行优化，使它的运行时间最短。
2．本实验可以采用的原理有多种，这也让我们知道了做题之前理解原理才是最重要的，不能盲目的还没完全明白原理之前就开始动手编程,这样出来的效果不是我们要的效果，而且还会浪费很多时间！
就象刚开始我们采用的是10个控制点卷绕实现变形，但由于10个控制点的随即性，卷绕过程产生的图象扭曲地比较厉害，完全不是我们所要的效果。
这就是我们没有透彻理解原理造成的！
之后我们又结合了同学的意见，采用了如上的原理方法，处理过程中固定了边框，使之边框不会变形，变的只是中间图形的扭曲，再叠加产生最后帧图象，事实证明这种方法可行的，而且效果比较好。
因此通过这次实验，让我们明白了选择一个比较有效的算法原理，然后研究实现过程，这才是以后我们做题的关键所在！。