“OpenCV計算機視覺技術(Python語言描述)”教學大綱課程概要本課程系統地介紹了計算機視覺的基本概念、原理和應用，以OpenCV庫為工具，通過理論講解、實例演示和實踐操作相結合的方式，引導學生逐步深入學習。課程內容涵蓋計算機視覺概述、OpenCV環境搭建、圖像處理基礎、圖像變換、特征檢測、目標識別與跟蹤、神經網絡應用等多個方面，每個章節都設有明確的教學目標和要求，通過實際案例和項目實踐，幫助學生鞏固所學知識，提升解決實際問題的能力。二、課程定位本課程是一門面向計算機科學、軟件工程、電子信息等相關專業的專業核心課程，旨在培養學生在計算機視覺領域的理論基礎和實踐能力。通過本課程的學習，學生將掌握OpenCV庫的使用，能夠運用各種算法和技巧進行圖像處理、分析和識別，為未來在人工智能、圖像處理、模式識別等領域的深入學習和工作打下堅實的基礎。三、課程目標素質（思政）目標培養學生對計算機視覺領域的興趣和熱情，激發其學習和探索的積極性；提升學生的邏輯思維和問題解決能力，能夠分析和解決實際的計算機視覺問題；增強學生的實踐能力和創新意識，鼓勵其在項目中嘗試新的方法和技術；培養學生的團隊合作精神，能夠與他人協作完成復雜的項目任務；提高學生的專業素養，使其了解計算機視覺領域的前沿技術和應用前景。知識目標理解計算機視覺的基本概念和原理，掌握OpenCV在計算機視覺中的作用；熟悉OpenCV的安裝和環境配置，了解其基本功能和模塊；掌握圖像處理的基礎知識，包括圖像的讀取、寫入、顯示、轉換等操作；理解圖像平滑與形態學處理的原理，掌握常用的濾波方法和形態學操作；學習圖像基礎變換的算法，如邊緣檢測、輪廓匹配、霍夫變換等；了解圖像輪廓檢測的方法，掌握輪廓特征的提取和分析；掌握人臉識別的原理和技術，能夠使用OpenCV實現人臉檢測和識別；理解圖像特征檢測的概念，掌握Harris角點檢測、SIFT、FAST等特征檢測方法；學習圖像分割的算法，如K-Means聚類、分水嶺算法、GrabCut算法等；掌握目標檢測與識別的技術，包括HOG特征提取、支持向量機、非極大值抑制等；理解目標跟蹤的原理，掌握背景差分法、光流跟蹤、CAMShift、卡爾曼濾波器等方法；了解神經網絡的基本概念，掌握OpenCV中ANN的使用方法；學習YOLOv5的目標檢測技術，能夠進行數據集的配置、訓練和預測；能力目標能夠獨立搭建OpenCV開發環境，運行和調試基本的計算機視覺程序。具備圖像處理的能力，能夠運用OpenCV進行圖像的讀取、寫入、顯示、轉換等操作。能夠應用圖像平滑和形態學處理技術，對圖像進行去噪和增強處理。能夠運用圖像基礎變換算法，進行邊緣檢測、輪廓匹配、霍夫變換等操作。能夠進行圖像輪廓檢測，提取和分析輪廓特征。能夠實現人臉識別程序，完成人臉檢測和識別任務。能夠運用圖像特征檢測方法，提取圖像中的關鍵特征。能夠使用圖像分割算法，將圖像分割成不同的區域。能夠進行目標檢測與識別，開發相關的應用程序。能夠實現目標跟蹤功能，使用不同的跟蹤算法解決實際問題。能夠應用神經網絡技術，使用OpenCV進行數據訓練和預測。能夠使用YOLOv5進行目標檢測項目的開發，包括數據集準備、模型訓練和預測。四、課程內容與要求表1課程內容與要求序號項目（單元）知識內容與要求技能內容與要求參考學時理論實踐合計1初見OpenCV計算機視覺的基本概念；OpenCV之于計算機視覺的關系安裝OpenCV的運行環境。能夠解釋計算機視覺的基本概念；了解OpenCV在計算機視覺中的作用；掌握OpenCV的安裝和環境配置。1122OpenCV入門圖像的讀取與寫入；NumPy多維數組的使用；圖像的基本操作；視頻的讀取與寫入；照相機程序的實現。掌握圖像讀取、顯示和保存的方法；能夠運用NumPy進行圖像數據操作；實現視頻的讀取、處理和保存；開發一個簡單的照相機程序。1123圖像平滑與形態學處理圖像噪聲的類型；常用的平滑濾波；數學形態學的基本操作。應用不同的濾波方法進行圖像去噪；使用形態學操作處理圖像；掌握圖像金字塔的構建和使用。2244圖像基礎變換邊緣檢測算法；輪廓匹配；霍夫變換；直方圖均衡化。實現邊緣檢測、輪廓匹配和霍夫變換；進行圖像的直方圖均衡化處理。2245圖像輪廓檢測圖像輪廓的概念；輪廓檢測的方法；凸包和多邊形輪廓的檢測。進行圖像的輪廓檢測；計算凸包和多邊形輪廓；對輪廓進行特征分析。2246人臉識別人臉檢測的原理；OpenCV中的人臉檢測函數；人臉識別程序的實現。使用OpenCV進行人臉檢測；開發人臉識別程序；理解人臉識別的基本流程。2467圖像特征檢測圖像特征的概念；Harris角點檢測；SIFT、FAST特征檢測；特征描述符及匹配。進行角點檢測；使用SIFT、FAST等算法檢測圖像特征；實現特征描述符的匹配。2468圖像分割K-Means聚類算法；分水嶺算法；GrabCut算法。應用K-Means、分水嶺和GrabCut算法進行圖像分割；理解不同分割算法的特點。2469目標檢測與識別目標檢測的基本概念；HOG特征提取；支持向量機；非極大值抑制；行人檢測和貓狗目標檢測。使用HOG特征和SVM進行目標檢測；應用非極大值抑制優化檢測結果；開發行人和貓狗檢測程序。24610目標跟蹤背景差分法；基于顏色的目標檢測與跟蹤；光流跟蹤；CAMShift對象跟蹤；卡爾曼濾波器。使用背景差分法、顏色分割、光流法和CAMShift進行目標跟蹤；應用卡爾曼濾波器預測目標位置。35811神經網絡人工神經網絡的基本概念；OpenCV中的ANN使用方法；MNIST手寫數字識別。理解人工神經網絡的結構和工作原理；使用OpenCV的ANN進行數據訓練和預測；實現手寫數字識別。3