《OpenCV图像处理教程》教学大纲

《OpenCV图像处理》教学大纲一、课程定位1.课程在专业培养中的定位及作用《OpenCV图像处理》是高职人工智能专业的专业基础课。本课程要求学生掌握数字图像处理的基本知识和技能，能使用主流图像处理工具开发实现每个技能点。学生学习本课程以后，要求具备基本的图像处理岗位技能，能实现各个领域数字图像处理项目开发。2.本课程与其它课程的关系本课程的前导课程为《Python程序设计基础》、《Python程序设计高级应用》，通过前导课程的学习，学生已经具备基本的编程能力。该课程后续课程有《人工智能导论》、《计算机视觉项目开发》、《智能前端项目开发》等，本课程对后续课程的支撑能力是基本的图像处理能力。表1前导、后续课程一览表前导课程本课程后续课程《Python程序设计基础》、《Python程序设计高级应用》《OpenCV图像处理》《人工智能导论》、《计算机视觉项目开发》、《智能前端项目开发》二、课程目标通过本课程的学习，培养学生使用OpenCV进行图像处理所需的职业能力，形成通过调用编程接口实现图像处理的基本思想，养成良好的编码风格和习惯，培养使用工具实现图像处理的能力,为今后从事数字图像处理项目开发奠定良好的基础。通过融入职业自豪感和工匠精神等思政元素，激发学生学习爱国热情，培养学生民族自豪感。课程具体目标为：1.知识目标(1)OpenCV背景和使用情况；(2) 分辨率和像素；(3) 颜色空间和RGB通道；(4) 通道的拆分和合并；(5) 图像坐标；(6) 图像的感兴趣区域；(7)画布和颜色；(8)画直线、矩形、圆、椭圆;(9)图像中画文本；(10) 图像的裁切；(11) 图像的翻转和缩放；(12) 图像的旋转、平移、仿射变换；(13) 图像的透视变换；(14) 平滑和模糊；(15) 二维卷积，图像锐化；(16) Numpy和OpenCV的算术运算；(17) 图像混合运算；(18) 位运算；(19) 熟悉laplacian和sobel算子；(20)掌握如何利用laplacian和sobel算子提取图像中的边缘和轮廓；(21)熟悉Canny算子；(22)掌握如何利用Canny算子实现边缘检测；(23)形态学处理概念；(24)结构元；(25)腐蚀和膨胀；(26)开运算和闭运算；(27)梯度、顶帽和黑帽运算；(28)熟悉阈值概念；(29)掌握如何根据简单阈值和自适应阈值对图像实现分割；(30)熟悉直方图、频域处理、提取特征和颜色量化等技术；(31)熟悉文字检测和识别技术。2.能力目标(1)能安装和配置OpenCV开发环境；(2) 掌握分辨率和像素概念；(3) 能区分不同的颜色空间，熟悉RGB通道；(4) 能把RGB图像拆分为三个灰度图像；(5) 能把RGB通道上的灰度图像合并为彩色图像；(6) 能对图像坐标中的每个像素进行定位；(7) 能截取图像中的感兴趣区域；(8) 能生成画布，准备画笔颜色；(9) 能在图像中画直线、矩形、圆、椭圆；(10)能在图像中画文本；(11) 能裁切图像；(12) 能翻转图像，缩放图像；(13) 能旋转图像，平移图像；(14) 能对图像做仿射变换；(15) 能对图像做透视变换；(16) 能使用均值、高斯、中值核对图像执行平滑；(17) 能使用二维卷积和线线性运算实现图像锐化；(18) 能对图像做饱和运算和掩膜运算；(19) 能对图像做饱和运算；(20) 能对图像做位运算；(21) 能对图像做laplacian和sobel检测；(22) 能通过laplacian和sobel检测物体边缘；(23) 能用Canny检测物体边缘；(24) 能根据实际需要定义结构元；(25) 能对图像执行腐蚀和膨胀运算；(26) 能通过开运算消除消除图像中的细小物体；(27) 能通过闭运算消除物体中的小孔；(28) 能根据图像处理实际需要灵活使用梯度、顶帽和黑帽运算；(29) 能使用简单阈值实现图像分割；(30) 能使用自定义阈值实现图像分割；(31)能调用接口获取图像直方图以及常用特征，做频域处理和量化处理；(32)能安装和配置工具实现图像中的文字检测和识别。3.素质目标(1)通过严谨的项目实践树立职业自豪感和工匠精神；(2)通过导入传统文化等元素，增强国家情怀；(3)引导学生形成正确的职业道德和社会伦理。三、课程内容与要求本课程根据图像处理项目开发岗位能力要求，重构课程结构，形成了OpenCV图像处理的课程结构，主要内容包括10个单元，共64课时，教学实施时可自行裁剪至32或48课时。具体见表2所示：表2教学内容及要求序号模块/项目名称教学单元/子任务主要学习内容（知识点）对接典型工作任务要求或职业能力要求思政育人目标建议学时1单元1读取和写入图像任务1读取和写入图像(1)OpenCV背景和使用情况；(1)能安装和配置OpenCV开发环境；养成良好的代码风格，培养工匠精神42单元2认识数字图像任务1认识数字图像分辨率和像素；颜色空间和RGB通道；通道的拆分和合并；图像坐标；图像的感兴趣区域；掌握分辨率和像素概念；能区分不同的颜色空间，熟悉RGB通道；能把RGB图像拆分为三个灰度图像；能把RGB通道的灰度图像合并为彩色图像；能对图像坐标中的每个像素进行定位；能截取图像中的感兴趣区域以升国旗图像作为素材，培养爱国情怀63单元3绘制图形任务1绘制图形(1)画布和颜色；(2)画直线、矩形、圆、椭圆;(3)图像中画文本；能生成画布，准备画笔颜色；能在图像中画直线、矩形、圆、椭圆；(3)能在图像中画文本；以图像合成为例，树立良好的职业伦理64单元4变换图像任务1变换图像图像的裁切；图像的翻转和缩放；图像的旋转、平移、仿射变换；图像的透视变换能裁切图像；能翻转图像，缩放图像；能旋转图像，平移图像；能对图像做仿射变换；能对图像做透视变换以传统文化图像作为素材，培养传统文化热情65单元5平滑图像任务1平滑图像平滑和模糊二维卷积，图像锐化能使用均值、高斯、中值核执行平滑；能使用二维卷积和线线性运算实现图像锐化以长城图像作为素材，培养国家情感66单元6检测物体的边缘任务1对图像做算术运算任务2检测物体的边缘Numpy和OpenCV的算术运算；图像混合运算；位运算熟悉laplacian和sobel算子掌握如何利用laplacian和sobel算子提取图像中的边缘和轮廓；熟悉Canny算子；掌握如何利用Canny算子实现边缘检测；能对图像做饱和运算和掩膜运算能对图像做饱和运算能对图像做位运算能对图像做laplacian和sobel检测能通过laplacian和sobel检测物体边缘能用Canny检测物体边缘对单元2思政素材执行算术运算127单元7对图像做形态学处理任务1开运算和闭运算任务2其他形态学处理(1)形态学处理概念(2)结构元(3)腐蚀和膨胀(4)开运算和闭运算(5)梯度、顶帽和黑帽运算能根据实际需要定义结构元能对图像执行腐蚀和膨胀运算能通过开运算消除消除图像中的细小物体能通过闭运算消除物体中的小孔能根据图像处理实际需要灵活使用梯度、顶帽和黑帽运算对单元4思政素材执行算术运算88单元8从图像中提取前景物体任务1阈值处理(1)熟悉阈值概念；(2)掌握如何根据简单阈值和自适应阈值对图像实现分割；能使用简单阈值实现图像分割能使用自定义阈值实现图像分割对单元5思政素材执行算术运算49单元9进一步认识数字图像任务1资方图处理任务2频域处理任务3提取图像特征任务4颜色量化熟悉直方图及均衡化概念熟悉频域处理；熟悉直线、圆等特征；熟悉量化技术能提取图像直方图，做直方图均衡化处理能做频域滤波能提取直线、圆等特征能量化压缩图像理解高级图像处理技术及其应用，培养学生的科学素养和专业技能810单元10检测和识别文字任务1识别图像中的文字任务2检测图像中的文字熟悉OCR技术熟悉文字和物体检测技术能调用OCR接口识别图像中的文字能编写程序检测图像中的文字区域引导学生关注用户需求，通过文字检测和识别技术解决实际问题，培养他们的服务意识和用户导向思维4四、教学方法建议本课程采用项目驱动方法组织知识点和教学内容，每个单元根据项目任务逐渐展开教学内容，以吸引学生注意力，提高课堂教学效果。教学方法和手段上，为了充分调动学生学习的积极性和参与性，采用多媒体教学，视频，图像，声音，实验等多种手段综合运用，让学生从丰富的感官体验中感受和接收知识内容。五、课程实施条件1.师资团队要求计算机或人工智能专业硕士以上学位，具备3年以上人工智能相关行业工作经验，对学生有爱心。2.实践教学条件要求最好在机房上课，如果学生都有笔记本电脑，也可安排在多媒体教室。要求电脑安装Python开发环境，OpenCV软件。3.教学资源基本要求（1）教材选用与编写教材：OpenCV图像处理教程，钱银中，机械工业出版社，2025（2）课程资源的开发与利用本课程建有校级资源库，采用线上线下相结合的教学方式教学。六、考核方式建议为客观评价学生在学完本门课程后知识的掌握情况、专项技能的训练水平、职业核心能力的掌握情况，