單元名稱第1單元:初見OpenCV授課學時2學時授課地點授課班級授課內容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。教學目標知識目標理解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。能力目標能夠解釋計算機視覺的基本概念；了解OpenCV的作用；掌握OpenCV的安裝和環境配置。素質目標培養學生對計算機視覺的興趣和熱情。教學重點與難點重點OpenCV的安裝和環境配置難點計算機視覺的基本概念理解教學過程安排課程引入(15min)通過案例引入計算機視覺的概念，展示計算機視覺在現實生活中的應用（如人臉識別、物體識別等），講解計算機視覺的基本原理和重要性重點講解（30min）介紹OpenCV庫，展示OpenCV能實現的各種功能，強調其在計算機視覺領域的重要性實操演示(20min)詳細指導學生安裝OpenCV，包括在不同操作系統上的安裝步驟，配置運行環境動手實踐(25min)學生獨立實操動手完成安裝過程，并進行簡單的測試以驗證安裝是否成功課后學習

任務布置查閱資料，了解計算機視覺在醫療、安防、自動駕駛等領域的最新應用案例，并整理成報告。課后反思單元名稱第2單元:OpenCV入門授課學時4學時授課地點授課班級授課內容圖像的讀取與寫入；NumPy多維數組的使用；圖像的基本操作；視頻的讀取與寫入；照相機程序的實現教學目標知識目標掌握圖像讀取、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。能力目標掌握圖像的基本操作；能夠使用NumPy進行圖像數據處理；實現視頻的讀取和寫入；開發照相機程序。素質目標培養學生的動手能力和實踐興趣。教學重點與難點重點圖像的讀取、顯示和保存；NumPy數組的使用難點照相機程序的實現教學過程安排新知介紹(15min)講解圖像的讀取與寫入，演示如何使用OpenCV讀取不同格式的圖像文件并在窗口中顯示，介紹圖像的保存方法突出重點（30min）深入講解NumPy多維數組在圖像處理中的應用，通過實例演示如何使用NumPy對圖像像素進行操作，如改變圖像亮度、對比度等理論講解(30min)介紹圖像的基本操作，如顏色空間轉換、圖像縮放、旋轉等實操演示(45min)介紹視頻的讀取與寫入，講解如何使用OpenCV捕獲視頻流、處理視頻幀并保存處理后的視頻項目實踐(45min)指導學生開發一個簡單的照相機程序，綜合運用前面所學的知識，實現實時圖像捕獲、處理和顯示功能內容總結(15min)總結本章內容，通過案例分析讓學生進一步理解各種圖像處理技術的應用場景課后學習

任務布置1.編寫一個Python腳本，實現批量讀取一個文件夾中的所有圖像文件，并將它們轉換為灰度圖后保存到另一個文件夾中。2.在照相機程序的基礎上，添加功能：實時檢測并顯示當前捕獲圖像的尺寸、顏色空間等信息課后反思單元名稱第3單元:圖像平滑與形態學處理授課學時4學時授課地點授課班級授課內容圖像噪聲的類型；常用的平滑濾波；數學形態學的基本操作。教學目標知識目標理解圖像噪聲的類型；掌握平滑濾波和形態學操作的原理。能力目標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。素質目標培養學生的圖像處理能力和問題解決能力。教學重點與難點重點常用的平滑濾波方法；形態學操作的基本原理難點圖像金字塔的構建和使用教學過程安排新知介紹(20min)介紹圖像噪聲的類型及其對圖像質量的影響，通過實例展示不同噪聲的特點內容演示（65min）講解常用的平滑濾波方法，如均值濾波、高斯濾波等，演示如何使用OpenCV實現這些濾波操作，并比較它們的效果理論講解(45min)講解數學形態學的基本概念和操作，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，通過實例展示這些操作對圖像的影響難點突破(30min)深入講解圖像金字塔的構建和使用，包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，演示如何使用OpenCV實現圖像金字塔的構建動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生運用所學的平滑濾波和形態學操作對帶有噪聲的圖像進行處理，觀察和分析不同方法的效果知識總結(15min)總結本章內容，通過案例分析讓學生進一步理解各種圖像處理技術的應用場景課后學習

任務布置1.對給定的一組噪聲圖像，分別使用均值濾波、高斯濾波、中值濾波進行去噪處理，比較不同濾波器在去除噪聲和保留圖像細節方面的表現，并撰寫分析報告。2.使用形態學操作實現一個圖像的前景提取任務：給定一個包含前景物體和背景的圖像，通過腐蝕、膨脹等操作將前景物體從背景中分離出來，并提交處理后的圖像和代碼課后反思單元名稱第4單元:圖像基礎變換授課學時4學時授課地點授課班級授課內容邊緣檢測算法；輪廓匹配；霍夫變換；直方圖均衡化教學目標知識目標理解邊緣檢測、輪廓匹配和霍夫變換的原理；掌握直方圖均衡化的概念。能力目標實現邊緣檢測、輪廓匹配和霍夫變換；進行圖像的直方圖均衡化處理。素質目標提升學生的算法應用能力和圖像分析能力。教學重點與難點重點邊緣檢測和霍夫變換的應用；直方圖均衡化難點輪廓匹配的實現教學過程安排課程引入(25min)引入邊緣檢測的概念，講解邊緣檢測在圖像分析中的重要性，介紹常用的邊緣檢測算法，如Sobel、Scharr、Laplacian等實操演示（20min）通過實例演示如何使用OpenCV實現邊緣檢測，分析不同算法在不同圖像上的表現新知講解(15min)講解輪廓匹配的概念和方法，介紹如何使用OpenCV進行輪廓檢測和匹配突出重點(30min)深入講解霍夫變換的原理和應用，包括霍夫線變換和霍夫圓變換，演示如何使用OpenCV實現霍夫變換進行直線和圓的檢測理論講解(15min)介紹直方圖均衡化的概念和作用，講解如何使用OpenCV進行直方圖計算和均衡化處理動手實踐(30min)安排實踐操作，讓學生運用所學的圖像變換技術對圖像進行處理，如檢測圖像中的邊緣、輪廓、直線等案例分析（35min）通過案例分析，讓學生理解如何根據實際需求選擇合適的圖像變換方法，提高圖像處理的效果內容總結（10min）總結本章內容，讓學生嘗試將多種圖像變換技術結合起來解決更復雜的圖像分析問題課后學習

任務布置1.使用Canny邊緣檢測算法對一組圖像進行邊緣檢測，并與Sobel、Scharr等算法的結果進行對比，分析不同算法在邊緣檢測精度和計算效率上的差異。2.給定一張包含多種幾何形狀的圖像，使用霍夫變換檢測其中的直線和圓，并將檢測結果繪制在原圖上，提交處理后的圖像和代碼。3.對一張灰度圖像進行直方圖均衡化處理，觀察處理前后圖像的對比度變化，并繪制處理前后圖像的直方圖進行比較。課后反思單元名稱第5單元:圖像輪廓檢測授課學時4學時授課地點授課班級授課內容圖像輪廓的概念；輪廓檢測的方法；凸包和多邊形輪廓的檢測教學目標知識目標理解圖像輪廓的概念；掌握輪廓檢測的方法；了解凸包和多邊形輪廓的原理。能力目標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。素質目標培養學生的圖像分析和特征提取能力。教學重點與難點重點輪廓檢測的方法；凸包和多邊形輪廓的檢測難點輪廓特征的分析和應用教學過程安排新知講解(15min)介紹圖像輪廓的概念和重要性，通過實例展示輪廓在圖像分析中的作用突出重點（30min）講解輪廓檢測的方法，包括基于閾值的輪廓檢測和基于邊緣的輪廓檢測實操演示(45min)演示如何使用OpenCV進行輪廓檢測，提取輪廓的坐標和特征突破難點(30min)講解凸包和多邊形輪廓的檢測原理，介紹如何使用OpenCV實現凸包和多邊形輪廓的檢測動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生對不同圖像進行輪廓檢測和特征分析，觀察不同輪廓的特點案例分析(15min)通過案例分析，讓學生了解如何將輪廓檢測應用于實際問題，如物體識別、形狀分析等課后學習

任務布置1.對給定的一組圖像，使用不同方法（如基于閾值和基于邊緣）進行輪廓檢測，比較不同方法在輪廓提取精度和完整性方面的表現，并撰寫分析報告。2.給定一張包含多個物體的圖像，檢測每個物體的輪廓，并計算它們的面積、周長、中心坐標等特征，將結果整理成表格。3.使用凸包檢測方法對一個手勢圖像進行處理，提取出手勢的輪廓并計算其凸包，觀察凸包與原始輪廓之間的差異，并分析其原因課后反思單元名稱第6單元:人臉識別授課學時6學時授課地點授課班級授課內容人臉檢測的原理；OpenCV中的人臉檢測函數；人臉識別程序的實現教學目標知識目標理解人臉檢測的原理；了解OpenCV中的人臉檢測函數；掌握人臉識別的基本流程。。能力目標使用OpenCV進行人臉檢測；開發人臉識別程序。素質目標提高學生的實際應用能力和項目開發能力。教學重點與難點重點人臉檢測函數的使用；人臉識別程序的實現難點人臉識別的準確性和優化教學過程安排新知講解(45min)介紹人臉檢測的基本原理，包括基于Haar特征的分類器和基于深度學習的方法實操演示（45min）講解OpenCV中的人臉檢測函數，演示如何使用這些函數進行人臉檢測實操演示(60min)指導學生開發人臉識別程序，包括人臉檢測、特征提取和識別分類等步驟理論講解(40min)深入講解如何優化人臉識別程序的性能和準確性，如調整檢測參數、使用不同的特征提取方法等動手實踐（60min）安排實踐操作，讓學生使用自己的數據集訓練和測試人臉識別程序，分析不同參數和方法對識別效果的影響總結回顧(20min)總結本章內容，通過案例分析展示人臉識別技術在實際應用中的挑戰和解決方案課后學習

任務布置1.收集自己的人臉圖像數據集，并使用OpenCV中的人臉檢測函數進行檢測，計算檢測的準確率、召回率等指標，分析檢測效果。2.在人臉識別程序的基礎上，添加表情識別功能：檢測人臉的同時，識別其表情（如高興、悲傷、憤怒等），并提交改進后的程序和測試結果。課后反思單元名稱第7單元:圖像特征檢測授課學時6學時授課地點授課班級授課內容圖像特征的概念；Harris角點檢測；SIFT、FAST特征檢測；特征描述符及匹配教學目標知識目標理解圖像特征的概念；掌握Harris角點檢測、SIFT、FAST等特征檢測方法；了解特征描述符的原理。能力目標進行角點檢測；使用SIFT、FAST等算法檢測圖像特征；實現特征描述符的匹配素質目標培養學生的特征提取和匹配能力。教學重點與難點重點Harris角點檢測；SIFT、FAST特征檢測難點特征描述符的匹配和應用教學過程安排課程引入(15min)介紹圖像特征的概念和重要性，講解圖像特征在計算機視覺中的應用突出重點（30min）深入講解Harris角點檢測的原理，演示如何使用OpenCV實現Harris角點檢測原理講解(20min)介紹SIFT特征檢測方法，講解其原理和優缺點實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現SIFT特征檢測，并對檢測結果進行分析動手實踐(20min)安排學時動手實踐使用OpenCV實現SIFT特征檢測原理講解(20min)介紹FAST特征檢測方法，講解其原理和優缺點實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現FAST特征檢測，并對檢測結果進行分析動手實踐(25min)安排學時動手實踐使用OpenCV實現FAST特征檢測原理講解(20min)深入講解特征匹配的算法，如暴力匹配、FLANN匹配等實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現特征描述符的提取和匹配動手實踐(30min)安排實踐操作，讓學生使用不同的特征檢測和描述符方法對圖像進行處理，實現特征匹配總結回顧(15min)總結本章內容課后學習

任務布置1.使用Harris角點檢測算法對一組圖像進行角點檢測，觀察不同參數設置對角點檢測結果的影響，并撰寫分析報告。2.對兩張相關聯的圖像（如同一場景的不同視角），使用SIFT或FAST特征檢測并提取特征描述符，然后進行特征匹配，展示匹配結果，并計算匹配的準確率。3.嘗試使用特征匹配技術實現一個簡單的圖像拼接程序：給定兩張有重疊區域的圖像，通過特征匹配找到重疊區域，然后將兩張圖像拼接成一張全景圖。課后反思單元名稱第8單元:圖像分割授課學時6學時授課地點授課班級授課內容K-Means聚類算法；分水嶺算法；GrabCut算法教學目標知識目標理解K-Means、分水嶺和GrabCut算法的原理；掌握圖像分割的基本概念。能力目標應用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。素質目標提升學生的圖像分割和分析能力。教學重點與難點重點K-Means聚類算法；分水嶺算法難點GrabCut算法的應用教學過程安排課程引入(25min)介紹圖像分割的基本概念和重要性，講解圖像分割在計算機視覺中的應用領域突出重點（45min）深入講解K-Means聚類算法的原理，演示如何使用OpenCV實現K-Means聚類進行圖像分割案例介紹(20min)介紹K-Means聚類算法在圖像分割中的應用案例原理講解(20min)講解分水嶺算法的原理，介紹其在圖像分割中的應用實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現分水嶺算法進行圖像分割，并對結果進行分析動手實踐(45min)安排學生動手實踐使用OpenCV實現分水嶺算法進行圖像分割原理講解(20min)介紹GrabCut算法的原理和優勢，講解如何使用GrabCut算法實現交互式圖像分割實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現GrabCut算法進行圖像分割動手實踐(30min)安排實踐操作，讓學生使用不同的分割算法對各種圖像進行分割，比較不同算法的效果，并根據實際需求選擇合適的分割方法總結展望(15min)介紹圖像分割技術的最新發展，總結本章內容課后學習

任務布置1.使用K-Means聚類算法對一組彩色圖像進行分割，嘗試不同的聚類數量，觀察分割結果的變化，并分析其原因。2.對一張包含多個物體的圖像，使用分水嶺算法和GrabCut算法分別進行分割，比較兩種算法在分割精度、計算復雜度等方面的差異，并撰寫分析報告。3.在圖像編輯軟件中，嘗試使用圖像分割技術實現背景替換功能：給定一張人物照片，將其背景分割出來并替換為另一張背景圖像，提交處理后的圖像和代碼。課后反思單元名稱第9單元:目標檢測與識別授課學時6學時授課地點授課班級授課內容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教學目標知識目標理解目標檢測的基本概念；掌握HOG特征提取、支持向量機和非極大值抑制的原理。能力目標使用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。素質目標培養學生的綜合應用能力和項目開發能力。教學重點與難點重點HOG特征提取；支持向量機的應用難點非極大值抑制的實現和優化教學過程安排新知介紹(20min)介紹目標檢測的基本概念和重要性，講解目標檢測在安防、自動駕駛等領域的應用突出重點（45min）深入講解HOG特征提取的原理，演示如何使用OpenCV提取HOG特征原理講解(25min)介紹支持向量機的基本原理，講解如何使用SVM進行分類實操演示(20min)講解非極大值抑制的作用和實現方法，演示如何使用非極大值抑制優化檢測結果動手實踐(25min)指導學生動手實踐開發行人檢測程序，綜合運用HOG特征提取、SVM分類和非極大值抑制等技術知識講解(20min)深入講解如何優化行人檢測程序的性能和準確性，如調整檢測參數、使用不同的特征提取方法等實操演示(25min)講解貓狗目標檢測的方法，讓學生了解如何對多類別目標進行檢測，演示如何使用OpenCV實現多類別目標檢測動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生使用自己的數據集訓練和測試目標檢測模型，分析模型的性能和優化方法案例分析(30min)通過案例分析，展示目標檢測技術在實際應用中的挑戰和解決方案總結回顧(15min)總結本章內容課后學習

任務布置1.使用HOG特征和SVM分類器對一個自定義的數據集（如車輛、行人等）進行目標檢測，調整HOG特征的參數和SVM的核函數，觀察對檢測效果的影響，并撰寫實驗報告。2.在行人檢測程序的基礎上，添加功能：實時統計檢測到的行人數量，并在視頻畫面上顯示統計結果。3.對貓狗目標檢測程序進行改進，使其能夠同時檢測多種動物（如貓、狗、兔子等），并提交改進后的程序和測試結果。課后反思單元名稱第10單元:目標跟蹤授課學時8學時授課地點授課班級授課內容背景差分法；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。教學目標知識目標理解背景差分法原理；理解顏色分割、光流跟蹤和CAMShift原理；理解卡爾曼濾波器的原理。能力目標使用背景差分法、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。素質目標提升學生的跟蹤算法應用和預測能力。教學重點與難點重點背景差分法；光流跟蹤；卡爾曼濾波器難點CAMShift對象跟蹤的實現教學過程安排新知介紹(20min)介紹目標跟蹤的基本概念和重要性，講解目標跟蹤在視頻監控、人機交互等領域的應用理論講解（25min）深入講解背景差分法的原理實操演示(20min)演示如何使用OpenCV實現背景差分法進行目標檢測原理講解(25min)介紹基于顏色的目標檢測與跟蹤方法，講解如何利用顏色直方圖進行目標定位實操演示(25min)演示如何使用OpenCV實現基于顏色的跟蹤算法動手實踐(25min)指導學生動手實踐使用OpenCV實現基于顏色的跟蹤算法原理講解(20min)介紹光流跟蹤的原理，講解如何使用Lucas-Kanade算法和光流金字塔進行目標跟蹤實操演示(20min)演示如何使用OpenCV實現光流跟蹤算法動手實踐(25min)指導學生動手實踐使用OpenCV實現光流跟蹤算法難點突破(30min)講解CAMShift對象跟蹤的原理，演示如何使用OpenCV實現CAMShift算法進行目標跟蹤理論講解(20min)深入講解卡爾曼濾波器的原理和應用，講解如何使用卡爾曼濾波器預測目標位置實操演示(15min)演示如何使用OpenCV和卡爾曼濾波器實現目標跟蹤的預測功能動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生使用不同的跟蹤算法對視頻中的目標進行跟蹤，比較不同算法的優缺點案例分析(30min)通過案例分析，展示目標跟蹤技術在實際應用中的挑戰和解決方案內容總結(15min)總結本單元內容課后學習

任務布置1.使用背景差分法對一個包含移動物體的視頻進行目標檢測，并統計檢測到的目標數量和位置變化，提交檢測結果和代碼。2.在基于顏色的目標跟蹤程序中，添加卡爾曼濾波器預測功能：不僅顯示當前目標位置，還預測并繪制目標的未來位置軌跡。3.對光流跟蹤算法進行改進，嘗試使用密集光流法代替稀疏光流法，觀察對跟蹤效果的影響，并撰寫分析報告。課后反思單元名稱第11單元:神經網絡授課學時8學時授課地點授課班級授課內容人工神經網絡的基本概念；OpenCV中的ANN使用方法；MNIST手寫數字識別教學目標知識目標理解人工神經網絡的結構和工作原理；掌握OpenCV中ANN的使用方法。能力目標使用OpenCV的ANN進行數據訓練和預測；實現手寫數字識別素質目標培養學生的深度學習基礎和應用能力教學重點與難點重點人工神經網絡的基本概念；OpenCV中ANN的使用難點手寫數字識別的模型優化教學過程安排新知介紹(20min)介紹人工神經網絡的基本概念，包括神經元模型、網絡結構和學習算法理論講解（25min）講解OpenCV中ANN的使用方法實操演示(15min)演示如何使用OpenCV的ml模塊創建和訓練神經網絡動手實踐(30min)指導學生動手實踐在OpenCV的ml模塊創建和訓練神經網絡原理講解(25min)介紹MNIST手寫識別數據集，講解神經網絡完成手寫識別任務的主要原理實操演示(20min)實操演示如何使用OpenCV進行MNIST手寫數字識別動手實踐(45min)指導學生實踐使用OpenCV實現手寫數字識別模型的訓練和測試性能調優(25min)深入講解如何優化手寫數字識別模型的性能，如調整網絡結構、訓練參數等動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生使用深度學習框架和OpenCV實現一個簡單的圖像分類項目案例講解(20min)通過案例分析，展示神經網絡在計算機視覺中的高級應用實操演示(25min)演示如何將訓練好的神經網絡模型部署到實際應用中動手實踐(45min)安排實踐操作，讓學生將訓練好的模型部署到一個實際的計算機視覺項目中內容總結(20min)總結本單元內容課后學習

任務布置1.在MNIST手寫數字識別的基礎上，嘗試使用不同的網絡結構（如增加隱藏層數量、改變神經元數量）進行模型訓練，比較不同結構對識別準確率的影響，并撰寫實驗報告。2.