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《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。
计算机视觉教学大纲
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。
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)
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5.
a)
b)
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6.
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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。
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
计算机视觉大纲
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。
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课程名称：计算机视觉
课程编码：M510021
课程学分：3
适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学
计算机视觉
Computer Vision
教学大纲
一、课程性质
计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。
计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。
二、课程教学目的
通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。
三、教学基本内容及基本要求
计算机视觉主要内容分为六部分。
基本要求与基本内容如下：
1、教学基本内容
(一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计
算机视觉的现状。
(二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。
(三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。
(四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基
本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。
(五)立体视觉方法。
使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法，
包括直接重建和分层重建理论。
(六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的
张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。
2、教学基本要求
通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下：
(一)计算机视觉概述
1.理解计算机视觉的基本概念。
2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。
(二)摄像机成像
掌握针孔摄像机成像模型。
(三)射影几何
1.掌握二维点、线坐标的齐次表示，掌握三维点、面坐标的齐次表示。
2.掌握无穷远的概念及齐次坐标表示。
3.掌握各种变换下的不变量，如射影变换下的交比不变性、仿射变换下的无
穷远平面的不变性及相似变换下绝对二次曲线的不变。
(四)多视几何
1.掌握单视几何中的单应矩阵基本概念及其推导过程。
2.掌握二视几何中的外极几何理论。
3.了解三视几何中的三焦张量理论。
(五)立体视觉方法
1.理解进行分层重建的原理。
2.掌握射影重建理论及算法。
3.掌握仿射重建理论及算法。
4.掌握欧式重建理论及算法。
(六)视觉系统的标定
1.掌握3D标定模板下的Tsai标定算法原理及实现。
2.掌握张正友标定算法原理及实现。
3.理解基于圆的平面标定算法原理。
4.掌握摄像机自标定算法的原理及实现。
四、本课程与其它相关课程的联系与分工
学习本课程者应该具有良好的数学基础及较强的编程能力。
五、本课程课外练习的要求
经常关注视觉三大会议ICCV、CVPR、ECCV及重要杂志如PAMI、IJCV上有关的视觉算法的进展。
六、本课程的教学方法及使用现代化教学手段的要求
使用多媒体现代化教学手段。
七、本课程成绩的考查方法与评定标准
书面报告或项目编程的形式。
书面报告应该阐述某一个问题的研究背景、进行已有算法的比较、论述本人采用的方案，并具体实现一个简单的实例，最后进行实验结果的评价。
综述性论文不要求实现，但应对该领域的现状进行较为全面的论述，并给出个人的见解。
项目编程要求实现与计算机视觉相关的算法，评分与算法新颖程度、实现难度、实验结果有关（鼓励从最新的ICCV、CVPR、PAMI论文中选题）
八、教材及参考书
教材：R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, London, 2000
参考书：
《计算机视觉－计算理论与算法基础》马颂德、张正友，科学出版社，1998
大纲撰写人：张彩霞
大纲审阅人：
责任教授：
系主任：张杰
学院负责人：邹建成
制（修）订日期：2010年4月20日。