计算项目实战 大纲

《计算机视觉项目开发实战》教学大纲一、课程概要课程名称计算机视觉项目开发实战课程代码课程学分4课程学时共64学时，理论32学时，实践32学时课程类别£专业基础课程专业核心课程£专业拓展课程课程性质必修£选修开设学期适用专业二、课程定位本课程是人工智能工程技术专业的一门专业核心课程，旨在培养学生科技强国、文化自信、爱岗敬业、勇于创新的思想政治与职业素养，掌握计算机视觉开发环境搭建、图像处理与视频分析的核心算法以及卷积神经网络与迁移学习的基本原理，具备运用OpenCV、Python及主流深度学习框架进行环境配置、图像处理、视频分析、模型训练与优化，并能针对实际应用场景设计计算机视觉解决方案的能力。三、课程目标（一）知识目标1.理解计算机视觉概念与发展脉络，掌握开发环境配置方法；2.掌握图像读取、显示、保存、通道处理、ROI操作、色彩空间转换及掩模操作等基本方法；3.掌握图像算术运算与逻辑运算、几何变换、直方图均衡及各类滤波算法的原理与适用场景；4.掌握图像阈值处理、形态学操作、轮廓检测及边缘检测的核心算法；5.掌握图像特征提取与特征匹配的基本方法；6.掌握图像分割与模板匹配的基本原理及应用方法；7.掌握视频读取与预处理、运动目标检测及目标跟踪的基本原理；8.掌握支持向量机、k-Means聚类等机器学习算法及卷积神经网络与迁移学习的基本原理与应用方法。（二）能力目标1.能够独立搭建计算机视觉开发环境，并根据应用场景选择合适工具组合；2.能够使用OpenCV完成图像读写、增强、变换、滤波、分割等预处理操作，以及视频读取、预处理、运动目标检测与跟踪等视频分析任务；3.能够使用特征提取与匹配算法实现图像检索与目标识别等典型应用；4.能够使用支持向量机、k-Means聚类等机器学习算法完成图像分类与颜色聚类，并能使用卷积神经网络搭建、训练及微调图像分类模型；5.能够根据实际应用场景，综合运用计算机视觉技术设计并实现完整的应用解决方案；6.能够在方案设计中关注资源利用效率，体现绿色生产与可持续发展意识；7.能够在项目开发中自觉遵守安全操作规范，具备质量意识与安全防护能力。（三）素质（思政）目标1.树立科技报国的理想信念，增强服务国家战略需求的责任感与使命感；2.培养信息安全意识与法治精神，自觉遵守数据隐私保护及技术伦理规范；3.增强文化自信，在技术应用中传承优秀文化，培养审美包容与创新意识；4.培养精益求精、追求卓越的工匠精神，养成严谨细致的工作作风；5.培养系统化思维与科学素养，能够运用工程方法分析和解决复杂技术问题；6.培养团队协作与沟通能力，具备在项目开发中主动担当、协同攻关的职业意识；7.培养规范操作与质量管控意识，形成良好的工程伦理素养。四、课程设计（一）课程设计理念与思路本课程采用项目化教学设计思想，以工作任务为导向，由典型应用场景入手引入相关知识和理论，通过真实项目设计实训任务引出知识点与技能点，体现“做中学、学中做”的教学思路。课程突出实践性、实用性与职业性，体现“教、学、做合一”的设计理念，并融入科技向善、信息安全、文化自信等课程思政元素，注重提升学生的综合素质与岗位胜任力。以培养高素质技术技能人才为目标，通过学校教师与企业专家的深入探讨，形成本课程的知识、能力和素质目标。本课程以工业视觉检测、智能交通、视频监控等典型应用场景为主要背景，设计课程项目。按照技术知识的学习规律和认知难度，由浅入深排列课程内容：从开发环境搭建与图像基本操作入手，逐步过渡到图像滤波、形态学处理、边缘检测等增强技术，再深入到特征提取、图像分割、模板匹配、运动目标检测与跟踪等分析技术，最后综合运用机器学习与深度学习算法完成图像分类、图像聚类及模型训练部署等应用任务。根据具体知识体系和项目特点，精心设计典型项目与分层任务。注重培养学生能力训练的延展性，每个任务既保持功能的完整性，又与前后任务保持紧密联系，使训练内容由点到线、由线到面铺展开来，体现技能训练的综合性与系统性。同时，每一个实践任务分解为若干技能点，通过知识点有效支撑技能点的培养，形成了以模块化实践任务为骨架、以技能知识点为内容的实践导向结构化课程内容体系。课程实施中强化行动导向教学模式，通过项目驱动与任务引领，激发学生的学习主动性，培养其解决实际工程问题的能力。（二）课程设计框架本课程以项目为主线，强调知识点之间的衔接与在实际场景中的综合运用，通过10个项目实战串联理论知识与实践技能，引导学生在实践中构建知识体系，培养系统性工程思维。五、课程内容与要求表1课程内容与要求项目（单元）学习成果任务（节）知识内容与要求技能内容与要求素养（思政）内容与要求参考学时理论实践合计项目1初识计算机视觉—开发环境搭建搭建计算机视觉应用的开发环境1.计算机视觉概述1.理解计算机视觉的概念；2.掌握计算机视觉的发展历程与现状；3.了解计算机视觉的应用领域能够辨析计算机视觉的核心概念，梳理其发展历程与现状1.培养科技向善的价值观；2.培养精益求精的工匠精神；3.培养人文关怀意识1022.开发环境与工具理解Python、Anaconda、PyCharm、OpenCV、深度学习框架在计算机视觉应用开发中的协同作用能够针对实际应用场景进行技术选型与基础实践操作01项目2图像加密解密—ROI操作与运算基于掩模和异或运算的图像区域加密、解密1.图像的基本操作1.掌握读取、显示、保存图像，图像通道处理，指定ROI以及色彩空间的选择等图像基本操作；2.理解掩模在图像操作中的基本原理能够使用OpenCV实现图像的基本操作1.培养信息安全意识；2．培养严谨的科学态度；3．培养工程伦理素养1162.图像运算熟练掌握图像加法运算、减法运算、加权加法运算以及按位逻辑运算能够进行图像运算113.图像加密解密原理理解图像加密解密原理能够设计并实现图像加密解密方案11项目3图像艺术风格转换—图像滤波处理将普通照片转换为多种艺术风格（油画、铅笔画、水彩画）的图像1.几何变换掌握图像缩放、翻转、仿射变换与透视变换的方法能够基于OpenCV完成图像的缩放、翻转、仿射变换与透视变换1.培养文化尊重与审美包容意识；2.强化技术伦理与责任意识；3.担负起文化传承使命1182.图像的直方图处理了解图像直方图的含义能够对图像进行直方图均衡113.图像滤波掌握均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、方框滤波及2D滤波的原理与适用场景能够根据风格化需求选择合适的滤波算法，并优化滤波参数22项目4车牌识别—形态学处理与轮廓检测在车辆图像中定位车牌位置，并提取出车牌区域图像1.阈值处理理解图像阈值处理的核心思想，掌握不同阈值处理方法的适用场景及优缺点能够使用OpenCV库实现图像的全局阈值处理和自适应阈值处理1.培养交通安全意识；2.培养社会责任感；3.培养法治精神1182.形态变换掌握形态学变换的核心思想，掌握不同形态学操作的作用能够运用形态学变换对图像进行去噪、分割等预处理操作，优化图像质量.113.图像轮廓掌握查找、绘制图像轮廓及分析轮廓特征的基本方法能够查找、绘制图像的轮廓，并分析轮廓特征114.边缘检测理解边缘检测算法的原理，熟悉不同边缘检测算法的特点及应用场景能够使用Sobel、Laplacian、Canny等边缘检测算法提取图像的边缘信息11项目5图像检索—特征提取与相似度匹配给定一幅艺术画作，在画廊数据库中查找视觉风格与其最相似的画作1.角点检测理解Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测的基本原理及其在图像处理中的应用，了解如何通过优化Harris角点检测算法来提高角点检测的准确性和效率能够实现基础Harris角点检测、优化版Harris角点检测以及Shi-Tomasi角点检测算法1.培养安全意识与伦理素养；2.培养文化传承与保护意识；3.培养创新应用思维1162.特征检测掌握FAST、SIFT、ORB、LBP等特征检测算法的基本原理、特点及适用场景能够熟练应用FAST、SIFT、ORB等特征检测算法对图像进行特征提取113.特征匹配理解暴力匹配器和FLANN匹配器的工作原理，能够根据实际需求选择合适的匹配方法能够使用暴力匹配器和FLANN匹配器实现特征点的匹配11项目6交通标志识别—图像分割与模板匹配从道路图像中自动检测和识别交通标志1.图像分割理解像素阈值分割法、分水岭算法的原理及其应用场景能够基于像素阈值分割法、分水岭算法实现图像分割1.培养严谨工程态度；2.培养社会责任感；3.培养技术报国情怀1162.模板匹配1.理解图像金字塔的构建过程及其在多尺度目标检测中的作用；2.理解目标匹配的相似度度量方法及其适用场景1.能够利用图像金字塔进行多尺度目标检测；2.能够使用模板匹配方法实现目标匹配22项目7视频监控—运动目标检测与跟踪从视频中实时识别、定位并跟踪运动目标1.视频的基本操作掌握视频读取、显示、保存、剪辑与裁剪、帧率调整、预处理等视频基本操作能够使用OpenCV实现视频的基本操作1.培养科学精神与态度；2.培养团队协作与沟通能力；3.培养信息安全与伦理意识1182.运动目标检测理解背景差分法、帧间差分法、光流法等运动目标检测方法的基本原理、适用场景及各自的优缺点能够实现背景差分法、帧间差分法，并应用OpenCV的光流法进行运动目标检测113.运动目标跟踪1.理解MeanShift/CamShift、光流法、相关滤波及卡尔曼滤波等运动目标跟踪方法的基本原理及工作流程；2.认知卡尔曼滤波的预测-更新双阶段工作模式能够实现基于MeanShift/CamShift、光流法、KCF算法等的目标跟踪22项目8中草药分类—SVM图像分类输入植物叶片图像，识别常见中草药植物1.机器学习基础掌握机器学习的基本概念、主要分类及典型工作流程能够将实际问题抽象为机器学习问题1.培养算法公平性与算法偏见的认知素养；2.培养合理利用资源与可持续发展的意识；3.激发创新精神与社会责任感1162.支持向量机理解SVM的基本原理，以及核函数的作用与选择能够使用SVM构建分类模型113.分类模型评价指标掌握准确率、精确率、召回率等指标的计算方法与适用场景，理解混淆矩阵的构成及其在模型性能分析中的作用能够准确计算并解读分类模型的评价指标11项目9艺术海报生成—k-Means配色与风格化量化图像颜色（减少颜色数量），提取图像主色调生成调色板，生成艺术海报1.聚类掌握聚类的概念及算法的评价指标能够根据具体的应用场景选择合适的聚类算法1.培养精益求精的工匠精神；2.培养技术伦理与版权意识；3.培养文化自信与创新意识1162.K-Means算法掌握k-Means算法的概念与实现流程能够实现完整的k-Means聚类流程113.K-Means算法中K值的选取掌握使用肘部法及轮廓系数分析法选择k值的原理1.能够使用肘部法确定最优聚类数目；2.能够使用轮廓系数分析法确定k-Means聚类中的最佳k值11项目10工业零件质检—卷积神经网络基础构建并训练一个深度学习模型，实现工业零件缺陷检测1.CNN基础掌握CNN的组成模块的作用能够合理设计网络结构并配置关键超参数1.培养精益求精的工匠精神；2.培养社会责任感与合理使用资源的意识；3.培养科学严谨的工作作风。1182.深度学习模型训练基础理解深度学习模型训练的关键机制能够实现CNN模型的基础搭建与训练113.经典CNN架构与改进熟悉经典CNN模型的改进思路能够优化模型训练过程与性能114.迁移学习与模型微调掌握迁移学习的理论与应用方法能够应用经典CNN模型与迁移学习11学时总计323264六、评价内容与标准表2教学评价说明考核方式过程性考核（50分）终结性考核（50分）平时考勤项目训练综合作业网络作业期末考试（闭卷）分值设定1020101050评价主体教师教师、学生教师、企业教师、学生教师评价方式线上、线下结合线上、线下线下线上线下表3课程评分标准考核方式