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《計算機視覺》教學(xué)大綱70一、課程基本信息課程名稱課程性質(zhì)適用專業(yè)學(xué)時學(xué)分：6444學(xué)時+20），4學(xué)分先修課程Python二、課程目標(biāo)知識目標(biāo)：））能力目標(biāo)：OpenCV、PyTorch（素養(yǎng)目標(biāo)：三、教學(xué)內(nèi)容與學(xué)時分配章節(jié)內(nèi)容概要理論學(xué)時實驗學(xué)時（內(nèi)容）第1章緒論人類視覺與計算機視覺對比，經(jīng)典理論（馬爾理論、主動視覺），應(yīng)用與挑戰(zhàn)。2-第2章圖像表示與處理*采樣量化、直方圖變換、空域/頻域濾波、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。42（直方圖變換）3Harris角點、SIFT、HardNet、Key.Net，特征匹配與圖像配準(zhǔn)。62（圖像拼接）第4章圖像的線特征表示*邊緣檢測（Sobel、Canny）、Snake模型、Hough變換。42（ASM模型）第5章區(qū)域分割*閾值分割、分水嶺算法、U-Net、DeepLab、SAM大模型。42（U-net）第6章紋理分析*灰度共生矩陣、Gabor小波、CNN紋理合成。42（PCANet）第7章攝像機成像模型*小孔成像、齊次坐標(biāo)、攝像機標(biāo)定方法（DLT、平面標(biāo)定）。42（相機標(biāo)定實驗）第8章三維視覺重建*多視幾何、SFM、MVS、深度學(xué)習(xí)三維重建。62（三維重建）第9章運動分析*背景減除（GMM、ViBe）、光流法（HS、LK）。42（光流估計）10ResNet、VisionTransformer、FasterR-CNN、YOLOv3、目標(biāo)跟蹤（MeanShift）。64（分類+檢測）*重點內(nèi)容，難點內(nèi)容四、教學(xué)方法理論教學(xué)：）（）。實驗教學(xué)：Python/OpenCV/PyTorch課程資源：五、考核方式平時成績（20%）：考勤（10%）（10%）。實驗與項目（20%）：（10%）（10%）期末考試（60%）：六、參考教材主教材：《計算機視覺》（胡永利主編，機械工業(yè)出版社）。擴展閱讀：CVPR、ICCVECCV工具推薦：OpenCV、PyTorch、MATLAB七、課程特色理論與實踐并重20前

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