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文檔簡介

《計算機視覺》教學大綱70一、課程基本信息課程名稱課程性質適用專業(yè)學時學分：6444學時+20），4學分先修課程Python二、課程目標知識目標：））能力目標：OpenCV、PyTorch（素養(yǎng)目標：三、教學內容與學時分配章節(jié)內容概要理論學時實驗學時（內容）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)絡基礎。42（直方圖變換）3Harris角點、SIFT、HardNet、Key.Net，特征匹配與圖像配準。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、攝像機標定方法（DLT、平面標定）。42（相機標定實驗）第8章三維視覺重建*多視幾何、SFM、MVS、深度學習三維重建。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、目標跟蹤（MeanShift）。64（分類+檢測）*重點內容，難點內容四、教學方法理論教學：）（）。實驗教學：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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