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)
c)
d)
e)
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。
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲主要包括以下内容：
1. 介绍计算机视觉的概念和应用领域：介绍计算机视觉的基本概念，以及计算机视觉在图像处理、模式识别、机器学习等领域中的应用。
2. 图像处理基础：介绍图像的表示和处理方法，包括灰度变换、滤波、边缘检测、图像增强等基本的图像处理算法。
3. 特征提取和描述：介绍常用的图像特征提取和描述方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征、颜色特征等，以及基于局部特征的描述方法。
4. 图像分割和对象识别：介绍常用的图像分割和对象识别算法，包括基于阈值、边缘、区域的分割方法，以及基于特征匹配、机器学习的对象识别方法。
5. 目标跟踪和运动分析：介绍目标跟踪和运动分析的基本概念和算法，包括基于特征点、颜色、形状的目标跟踪方法，以及基于光流、背景建模的运动分析方法。
6. 三维视觉：介绍三维视觉的基本原理和算法，包括立体匹配、深度估计、三维重建等方法。
7. 深度学习在计算机视觉中的应用：介绍深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模
型在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。
8. 实践项目：开展实践项目，通过实践来巩固所学的计算机视觉算法和技术。
课程大纲根据具体情况可能会有所调整和补充，以上只是一个大致的框架。
计算机视觉运用课程设计
计算机视觉运用课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，培养学生运用计算机视觉解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握计算机视觉的基本概念和原理；（2）了解计算机视觉的主要应用领域；（3）熟悉常见的计算机视觉算法和模型。
2.技能目标：（1）能够运用计算机视觉算法和模型解决实际问题；（2）具备一定的编程能力，能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验和应用开发。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对计算机视觉学科的兴趣和热情；（2）培养学生勇于探索、创新的精神；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉基本概念：计算机视觉的定义、发展历程和主要应用领域；2.计算机视觉基本原理：图像处理、特征提取、目标检测和识别等；3.计算机视觉常用算法：深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等；4.计算机视觉实际应用：人脸识别、图像分割、无人驾驶等。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解计算机视觉的应用；3.实验法：让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养思考和沟通能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内权威的计算机视觉教材；2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果；3.多媒体资料：制作课件、视频等教学资料，丰富教学手段；4.实验设备：配置高性能计算机和相关的实验设备，保证实验教学的顺利进行。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：包括课堂参与度、讨论发言等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%。
深圳大学 计算机视觉 硕士研究生课程教学大纲
学
内
容
1、计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展与方法。
3、射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。
4、各种摄像机模型与适用不同任务的摄像机定标方法。
5、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。
6、运动分析问题的数学基础：运动与不确定性描述。
《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
必
读
书
目
参
考
文
献
目
录
思
考
讨
论
题
教学方法及形式
讲授为主，讨论为辅。
学时分配进度安排
每周三学时
教材（作者、出版社及出版时间）
《Multiple View Geometry in Computer Vision》Richard Hartley
andAndrewZissermanCambridgeUniversityPress 2000
硕士研究生课程教学大纲
授课教师
汤建良
性别
男
职称
讲师
所在单位
理学院
授课对象
硕士研究生
授课名称
计算机视觉（Computer Vision）
授课时数
60
课程类别
学位
考试方式
考试
课
程
目
标
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；通过本课程的学习，使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，具有初步设计、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。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程介绍计算机视觉课程是一门旨在介绍和教授计算机如何模仿人类视觉能力的课程。
通过该课程，学生将学习计算机视觉的基本概念、技术和应用。
本课程将通过理论讲解、实践项目和案例分析等方式，培养学生在计算机视觉领域的知识和技能。
二、课程目标本课程的目标是：1. 熟悉计算机视觉的基本概念、原理和算法；2. 掌握计算机视觉中的图像处理、特征提取和模式识别等技术；3. 理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制；4. 培养学生在计算机视觉领域的创新思维和问题解决能力。
三、课程内容1. 图像处理基础- 数字图像的基本概念和表示方法- 图像增强和滤波技术- 图像分割和边缘检测- 彩色图像处理2. 特征提取和表示- 兴趣点检测和描述子- 图像特征的数学表示- 主成分分析和线性判别分析3. 目标检测和识别- 模板匹配和相关性滤波- 特征匹配和目标定位- 分类器的训练与应用4. 三维视觉- 三维重建和摄像几何- 立体视觉的基本原理- 深度估计和体素表示5. 视觉跟踪和动态分析- 目标跟踪的算法和方法- 运动估计和动作分析- 视频监控和事件检测6. 高级计算机视觉应用- 人脸检测和识别- 视频内容分析和智能检索- 视觉导航和增强现实四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍计算机视觉的基本概念和算法，以及相关技术的发展和应用。
2. 实践项目：安排实践项目，让学生亲自动手实践，并在实践中掌握和应用所学的计算机视觉技术。
3. 案例分析：选取典型的计算机视觉案例进行分析，让学生理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制，并探讨解决方案。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实践项目：完成指定的实践项目，并进行展示和评估。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications." Springer, 2010.2. David Forsyth, Jean Ponce. "Computer Vision: A Modern Approach." Prentice Hall, 2002.七、备注本课程需要学生具备基本的图像处理和编程知识，建议先修习相关课程。
计算机视觉 课程大纲
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲主要包括以下几个部分：
1.计算机视觉概述：介绍计算机视觉的基本概念、发展历史、相关学科、应用领域和研究方向等。
2.图像基础：介绍图像的类别、表达、显示和存储等基本知识，以及像素的概念和联系。
3.照明模型与颜色模型：介绍照明模型和颜色模型的基本原理和应用，包括RGB、HSV、Lab等颜色空间。
4.图像采集与传输：介绍图像采集的原理和设备，以及图像传输的基本技术和协议。
5.图像处理与分析：介绍图像处理和分析的基本算法和技术，包括滤波、边缘检测、直方图处理、图像分割等。
6.特征提取与描述：介绍特征提取和描述的基本方法和技术，包括SIFT、SURF、ORB等特征检测算法。
7.图像分类与目标检测：介绍图像分类和目标检测的基本算法和技术，包括支持向量机、神经网络等分类算法，以及基于特征的目标检测算法。
8.语义分割与场景理解：介绍语义分割和场景理解的基本算法和技术，包括条件随机场、深度学习等方法。
9.实践项目与综合应用：学生可以根据自己的兴趣选择实践项目，进行综合应用和实践，包括人脸识别、物体跟踪、自动驾驶等方向。
以上是计算机视觉课程大纲的简要介绍，具体的教学内容和教学方法可以根据不同的学校和教师进行适当的调整和补充。
计算机视觉课程大纲
1、（加拿大）帕科尔 著，景丽 译，图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）清华大学出版社2012
参考书目
1. Dama H. Ballard, et al., Computer Vision, Prentice-Hall Inc., 1982
2. David rr, Vision, W.H. Freeman and Company, 1982
课程内容纲要
课程名称
计算机视觉
课程编号
总学时
54
学分
3
课程层次
专业基础课
授课语言
双语
开课形式
理论讲授/实验课程
适用学科
计算机科学与技术/软件工程
考试方式
考试
内容简介
计算机视觉的主要研究内容：通过场景的图像或图像序列恢复原来场景的有用信息，譬如，场景中三维物体的结构、运动，表面曲率和方向，以及物体的三维状态和场景中动作的意义。在本课程中，首先介绍计算机视觉的基本概念、理论和算法。首先，回顾图像处理的基本操作，然后讨论区域、边沿检测、立体视觉、三维运动分析、轮廓、纹理、光度学、光流场、摄像机标定、三维曲面、动态视觉等等的理论和算法。
3. Emanuele Trucco., Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice-Hall Inc., 1998
4. 贾云得, 机器视觉，科学出版社，2000
计算机视觉培训课程设计
计算机视觉培训课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解计算机视觉的基本概念，掌握图像处理和图像识别的基础知识。
2. 使学生掌握常用的计算机视觉算法，如边缘检测、特征提取、图像分类等。
3. 帮助学生了解计算机视觉技术在现实生活中的应用，如人脸识别、自动驾驶等。
技能目标：1. 培养学生运用计算机视觉算法处理和分析图像的能力。
2. 提高学生编写计算机视觉程序的能力，学会使用相关开发工具和库。
3. 培养学生将计算机视觉技术应用于解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养其探索精神。
2. 培养学生具备团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题。
3. 增强学生的创新意识，使其认识到计算机视觉技术对社会发展的意义。
课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生拓展知识面，提高实践能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对计算机视觉感兴趣，但相关知识储备不足。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力。
通过课程学习，使学生能够掌握计算机视觉的基本知识和技能，并应用于实际项目中。
同时，关注学生的情感态度和价值观培养，提高其综合素质。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：- 图像处理基本概念（教材第1章）- 图像特征提取与表示（教材第2章）- 图像分类与识别（教材第3章）2. 常用算法及其应用：- 边缘检测算法（教材第4章）- 特征点匹配与跟踪（教材第5章）- 深度学习在计算机视觉中的应用（教材第6章）3. 计算机视觉技术实践：- 人脸识别系统设计与实现（教材第7章）- 自动驾驶技术原理与仿真（教材第8章）- 基于视觉的机器人导航（教材第9章）教学大纲安排：第一周：计算机视觉基础理论第二周：图像特征提取与表示第三周：图像分类与识别第四周：边缘检测算法第五周：特征点匹配与跟踪第六周：深度学习在计算机视觉中的应用第七周：人脸识别系统设计与实现第八周：自动驾驶技术原理与仿真第九周：基于视觉的机器人导航教学内容进度安排依据学生的实际掌握情况适时调整，确保学生充分理解并掌握各章节知识点。
《计算机视觉》课件
特征提取方法
学习常用的特征提取方法， 如边缘检测、角点检测和 纹理描述子等。
分类器的选择与训练
了解不同的分类器及其应 用，学会使用机器学习算 法对图像进行分类。
第三部分：视觉任务
图像分类
学习图像分类的基本概念、传 统方法和深度学习方法，以及 其在各个应用领域中的应用。
对象检测
掌握对象检测的基本概念、传 统方法和深度学习方法，了解 对象检测在不同领域的应用。
《计算机视觉》PPT课件
计算机视觉是研究如何使机器“看”的技术。本课程将帮助您全面了解计算机 视觉的定义、应用领域以及其历史和发展。
第一部分：简介
什么是计算机视觉？计算机视觉的应用领域及其历史和发展。
第二部分：基础知识
图像处理基础
掌握图像处理的基本概念 和常用技术，包括滤波、 增强、几何变换等。
3
计算机视觉技术的发展趋势
分析计算机视觉技术的发展趋势，包括硬件设备的进步、深度学习的发展和数据 集的丰富等。
结束语
总结课程内容并鼓励学生主动探索计算机视觉领域的未来发展方向，以提升技术水平和应用能力。
语义分割
了解语义分割的基本概念、传 统方法和深度学习方法，探索 语义分割在各个应用领域中的 意义。
第四部分：计算机视觉技术的未来
1
计算机视觉技术的未来发展方向
展望计算机视觉技术的未来发展趋势，如智能交通、医疗诊断和智能安防等领域。
2
可能的应用பைடு நூலகம்域与场景
探讨计算机视觉技术在各个行业中的可能应用，如无人驾驶、人脸识别和机器人 导航等。
计算机视觉课程简介
申抒含 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
计算机视觉课程主讲老师
胡占义
研究员 第1周
申抒含
副研究员 第1-7、12周
高伟 副研究员 第8-11周
孔庆群
助理研究员 第13周
为什么研究计算机视觉——使机器具有视觉感知能力
人类视觉
计算机视觉
为什么研究计算机视觉—Every image tells a story
语义
计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
结 构 化 语 义 化
4.图像分割 6.运动估计 7.目标跟踪
5.图像配准
8-11.三维重建
12.识别 13.人脑工程
课程安排
课程内容： 计算机视觉的基本理论与应用 参考书： 自制课件，无需购买参考书； R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011. R. Hartely and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision (Second Edition), Cambridge University Press, 2003； 课件下载网址： 课题组网站： 课程资料：/zh/teaching/index.html
数字图像处理
图像增强
图像
图像
计算机视觉与数字图像处理、计算机图形学的区别
计算机图形学
Face Rendering synthetic synthetic real
结构+纹理+光照
图像
G. Borshukov, Siggraph 2003
计算机视觉技术教程
计算机视觉技术教程计算机视觉技术是一种使用计算机和相应的算法来模拟人类视觉系统的技术。
它允许计算机能够理解和解释图像或视频中的内容，并进行相应的处理和分析。
本文将介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域以及一些常见的算法和工具。
计算机视觉技术已经在各种领域得到广泛应用，如安防、医疗、自动驾驶、机器人、农业等。
在这些应用中，计算机可以通过处理和分析图像或视频，自动检测目标、识别人脸、测量尺寸、跟踪运动等。
计算机视觉技术的发展使得许多传统上需要人工参与的任务可以自动完成，大大提高了效率和准确性。
在计算机视觉技术中，常见的任务包括目标检测、图像分类、图像分割和目标跟踪等。
目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位特定目标，常用的算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、YOLO、Faster R-CNN等。
图像分类是将图像分为不同的类别，常用的算法有支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、卷积神经网络等。
图像分割是将图像分割为不同的区域，常用的算法有分水岭算法、语义分割等。
目标跟踪是在视频中跟踪特定目标的位置和运动，常用的算法有卡尔曼滤波器、多次尺度空间相关分析等。
为了实现这些任务，计算机视觉技术依赖于图像处理、模式识别和机器学习等技术。
图像处理是指对图像进行预处理和增强，常见的操作有灰度化、滤波、边缘检测等。
模式识别是指通过识别和学习特定模式来实现对图像或视频的解释，常见的方法有特征提取、特征选择和模型训练等。
机器学习是指通过训练模型来实现对图像或视频的分析和理解，常见的方法有监督学习、无监督学习和深度学习等。
在实际应用中，计算机视觉技术还需要考虑图像的质量、光照条件、噪声等因素对结果的影响。
为了提高计算机视觉的结果准确性，可以采取一些预处理和后处理的技术。
预处理可以包括去噪、增强、图像配准等操作，用于提取更可靠的特征。
后处理可以包括滤波、形态学操作等，用于修正和改进结果。
第二讲 计算机视觉
人工智能（AI）：涉及到智能系统的设计和智能 计算的研究．在经过图像处理和图像特征提取过 程后，接下来要用人工智能方法对场景特征进行 表示，并分析和理解场景．人工智能有三个过程： 感知、认知和行动．． 神经生理学与认知科学：将人类视觉作为主要的 研究对象．计算机视觉中已有的许多方法与人类 视觉极为相似．许多计算机视觉研究者对研究人 类视觉计算模型比研究计算机视觉系统更感兴趣， 希望计算机视觉更加自然化，更加接近生物视觉
课程设置：
视觉基础
视觉基础理论： 神经生理学、认知科学； 色度学、光学； 射影几何、矩阵理论。 图像处理： 空域图像处理； 频域图像处理； 图像特征提取。 图像分割； 相机标定； 深度估计； 运动估计。 三维重建； 目标识别。
计 算 机 视 觉
底层处理
中层处理
高层处理
智能机器：能够模拟人类的功能，感知外部世界并 有效解决人所能解决问题的系统。 在人类的感知器官中，视觉获取的信息量最大，大 约80%，因此对于发展智能机器而言，赋予机器以 人类视觉功能是十分重要的。 计算机视觉：研究用计算机来模拟生物外显或宏观 视觉功能的技术学科。 计算机视觉的任务是用图像创建或恢复现实世界模 型，然后认知现实世界。 具体来说，让计算机具有对周围世界的空间物体进 行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解 的目的。
体系结构（system architecture）,涉及一系列 相关的课题,并行结构、分层结构、信息流结构、 拓扑结构以及从设计到实现的途径．
图像多义性： 三维场景被投影为二维图像，深度和不可 见部分的信息被丢失，因而会出现不同形状的三维物体投 影在图像平面上产生相同图像的问题．另外，在不同角度 获取同一物体的图像会有很大的差异． 环境因素影响：场景中的诸多因素，包括照明、物体形状、 表面颜色、摄像机以及空间关系变化都会对成像有影响. 知识导引： 同样的图像在不同的知识导引下，将会产生 不同的识别结果． 大量数据： 灰度图像，彩色图像，深度图像的信息量十 分巨大，巨大的数据量需要很大的存贮空间，同时不易实 现快速处理．
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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）