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从零开始学习计算机视觉技术的基础知识计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够“看”和“理解”图像或视频。
学习计算机视觉技术的基础知识是掌握这一领域的必要条件。
本文将为你介绍从零开始学习计算机视觉技术的基础知识。
1. 图像处理基础图像处理是计算机视觉技术的基础，了解图像的基本概念和处理方式是学习计算机视觉的第一步。
图像由像素组成，在计算机中通常以矩阵的形式表示。
了解图像的亮度、对比度以及色彩空间等概念，并能够进行基本的图像处理操作，例如模糊、锐化、边缘检测等。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的核心任务之一，它通过分析图像中的特定模式或结构来识别和描述图像。
学习特征提取的基础知识是理解不同特征的概念和原理，并学会运用常用的特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG等。
此外，了解特征描述符的计算和匹配方法也是必要的。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的重要任务，它可以识别图像或视频中的特定对象或目标。
学习目标检测与识别的基础知识包括掌握不同的检测算法和识别模型，如Haar特征、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
此外，理解目标检测与识别的评价指标和常用的数据集也是必要的。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，而语义分析是对图像进行更深入的理解和理解。
学习图像分割与语义分析的基础知识包括了解不同的分割算法和语义分析模型，如阈值分割、分水岭算法、语义分割网络等。
此外，了解图像语义分析的应用和挑战也是重要的。
5. 三维重建与摄影测量三维重建与摄影测量是基于图像或视频数据重建三维场景或测量物体尺寸的过程。
学习三维重建与摄影测量的基础知识包括了解三维重建的原理和流程，如立体视觉、结构光等。
此外，了解摄影测量的相关理论和方法，如相机标定、稠密重建等也是必要的。
6. 深度学习与计算机视觉深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，它利用神经网络模型来解决图像处理和分析的问题。
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
计算机视觉技术基础知识文档研究摘要本文档为新入职的科研人员提供了计算机视觉技术的基础知识，主要涵盖了图像处理、特征提取、目标检测等内容。
同时文档的适合性广泛，阅读群体可以包括希望从事计算机视觉事业的人，了解该行业的学生等。
文档结构和主要内容本文档共分为五章，包括主要方法介绍、应用领域、技术路线图、实验案例和结论等内容。
主要方法介绍计算机视觉是计算机科学的一个分支，负责让计算机从图像和视频中提取有用的信息。
计算机视觉的主要方法包括图像处理、特征提取、目标检测等。
•图像处理图像处理是计算机视觉的第一步，负责处理和清洗图像数据。
图像处理可以包括图像滤波、图像分割等任务。
•特征提取特征提取是计算机视觉的第二步，负责从图像中提取特征。
特征提取可以包括边缘检测、角点检测等任务。
•目标检测目标检测是计算机视觉的第三步，负责检测和识别图像中的目标。
目标检测可以包括物体检测、人脸检测等任务。
应用领域计算机视觉的应用领域包括图像识别、视频分析、人机交互等方面。
•图像识别图像识别是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从图像中识别和分类对象。
计算机可以通过图像识别技术，从图像中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。
•视频分析视频分析是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从视频中提取有用的信息。
计算机可以通过视频分析技术，从视频中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。
•人机交互人机交互是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机与人类进行交互。
计算机可以通过人机交互技术，让人类与计算机进行交互，如语音识别、手势识别等。
技术路线图计算机视觉的技术路线图包括以下几个步骤：1.数据收集数据收集是计算机视觉的第一步，负责收集和处理数据。
数据可以从各种来源中获取，如数据库、文件、传感器等。
2.数据预处理数据预处理是计算机视觉的第二步，负责处理和清洗数据。
数据预处理可以包括数据清洗、数据变换等任务。
3.特征提取特征提取是计算机视觉的第三步，负责从数据中提取特征。
如何学习计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于实现计算机通过图像或视频数据来模拟人类视觉的过程。
随着技术的进步和应用领域的扩展，计算机视觉受到了越来越多的关注。
那么，对于想要学习计算机视觉的人来说，应该如何入门呢？本文将从学习路径、必备知识和实践项目等方面进行探讨。
一、学习路径学习计算机视觉的人可以按照以下路径来进行系统学习：1. 基础知识学习：首先要了解基础知识，包括线性代数、概率论和数学分析等数学基础，以及图像处理、模式识别和机器学习等计算机视觉的基本概念和理论。
2. 学习编程语言：计算机视觉的实现离不开编程，学习一门编程语言是必不可少的。
Python是目前应用最广泛的计算机视觉编程语言，具有简洁易学和丰富的库支持等特点。
3. 掌握机器学习算法：机器学习是计算机视觉领域中的核心技术之一，掌握常见的机器学习算法，如支持向量机、决策树和神经网络等，对于进行图像分类、目标检测和图像分割等任务至关重要。
4. 深入了解深度学习：深度学习是计算机视觉领域的热门技术，通过多层神经网络实现高层抽象的特征提取和图像识别，因此对于学习计算机视觉来说，深入了解深度学习的原理和应用也是必须的。
5. 实践项目：在掌握了基础理论和技术后，通过完成实践项目来巩固知识和提高能力。
可以选择一些经典的计算机视觉项目，如人脸识别、目标检测或图像生成等，通过实践锻炼自己的实际操作和问题解决能力。
二、必备知识对于学习计算机视觉而言，以下知识是必不可少的：1. 数学基础：线性代数、概率论和数值分析是计算机视觉的重要基础知识，线性代数用于描述图像的变换和分析，概率论用于模型的建立和参数估计，数值分析则是实现计算机视觉算法的基础。
2. 图像处理：图像处理是计算机视觉的基础技术之一，包括图像滤波、边缘检测、图像增强和图像分割等，掌握图像处理的方法和技巧对于进行图像的前期处理和特征提取至关重要。
3. 机器学习算法：机器学习是计算机视觉中的核心技术，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
计算机视觉基础培训课程计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等领域的学科，它通过计算机算法和技术实现对图像和视频数据的理解和分析。
如今，计算机视觉技术已经应用于许多领域，包括自动驾驶、医学影像分析、人脸识别等等。
为了提供对计算机视觉的深入了解和技术应用能力的培养，我们推出了计算机视觉基础培训课程。
一、课程简介计算机视觉基础培训课程旨在帮助学员掌握计算机视觉的基本原理、算法和技术，并通过实践项目提高实际应用能力。
课程包括以下主要内容：1. 图像处理基础：介绍图像的表示和处理方法，包括滤波、边缘检测、图像增强等。
2. 特征提取与描述：介绍特征提取和描述的方法，如SIFT、SURF等，并讲解特征匹配的原理和应用。
3. 目标检测与识别：介绍目标检测和识别的基本概念和算法，包括Haar特征、HOG特征和卷积神经网络等。
4. 图像分割和图像识别：讲解图像分割和图像识别的方法，包括阈值分割、基于区域的图像分割等。
5. 三维重构与摄像机标定：介绍三维重构和摄像机标定的原理和方法，如多视图几何、立体视觉等。
二、培训目标通过学习计算机视觉基础培训课程，学员将具备以下能力和技能：1. 理解计算机视觉的基本原理和概念，对图像和视频数据具有深入的理解和分析能力。
2. 掌握图像处理和特征提取的方法和算法，能够应用于实际问题中。
3. 熟悉目标检测和识别的流程和技术，能够实现基本的目标检测和识别任务。
4. 理解图像分割和图像识别的原理和方法，并能够应用于实际项目中。
5. 掌握三维重构和摄像机标定的原理和技术，能够实现三维场景的重建和摄像机参数的校准。
三、培训方式计算机视觉基础培训课程采用结合理论讲解和实践项目的方式进行教学。
课程内容将通过幻灯片和演示视频进行讲解，并提供相关的代码和实验材料供学员练习和实践。
1. 线上学习：学员可以通过线上平台进行自主学习，按照自己的进度学习课程内容。
2. 线下培训：我们也提供线下培训班，学员可以参加面对面的培训课程，与讲师进行互动和交流。
计算机视觉培训课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解计算机视觉的基本概念，掌握图像处理和图像识别的基础知识。
2. 使学生掌握常用的计算机视觉算法，如边缘检测、特征提取、图像分类等。
3. 帮助学生了解计算机视觉技术在现实生活中的应用，如人脸识别、自动驾驶等。
技能目标：1. 培养学生运用计算机视觉算法处理和分析图像的能力。
2. 提高学生编写计算机视觉程序的能力，学会使用相关开发工具和库。
3. 培养学生将计算机视觉技术应用于解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养其探索精神。
2. 培养学生具备团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题。
3. 增强学生的创新意识，使其认识到计算机视觉技术对社会发展的意义。
课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生拓展知识面，提高实践能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对计算机视觉感兴趣，但相关知识储备不足。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力。
通过课程学习，使学生能够掌握计算机视觉的基本知识和技能，并应用于实际项目中。
同时，关注学生的情感态度和价值观培养，提高其综合素质。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：- 图像处理基本概念（教材第1章）- 图像特征提取与表示（教材第2章）- 图像分类与识别（教材第3章）2. 常用算法及其应用：- 边缘检测算法（教材第4章）- 特征点匹配与跟踪（教材第5章）- 深度学习在计算机视觉中的应用（教材第6章）3. 计算机视觉技术实践：- 人脸识别系统设计与实现（教材第7章）- 自动驾驶技术原理与仿真（教材第8章）- 基于视觉的机器人导航（教材第9章）教学大纲安排：第一周：计算机视觉基础理论第二周：图像特征提取与表示第三周：图像分类与识别第四周：边缘检测算法第五周：特征点匹配与跟踪第六周：深度学习在计算机视觉中的应用第七周：人脸识别系统设计与实现第八周：自动驾驶技术原理与仿真第九周：基于视觉的机器人导航教学内容进度安排依据学生的实际掌握情况适时调整，确保学生充分理解并掌握各章节知识点。
计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习和人工智能的前沿领域，它使计算机能够“看到”和理解图像中的内容。
对于想要学习计算机视觉的初学者来说，往往觉得门槛较高，但实际上只要有一定的数学基础和编程知识，就能够开始学习这门有趣且有用的技能。
本文将从零开始，为初学者介绍计算机视觉的基本概念和入门学习路径。
1. 基本概念计算机视觉是一门跨学科的领域，涉及到数学、物理、计算机科学等多个学科的知识。
在学习计算机视觉之前，首先要了解一些基本概念。
首先是图像处理，它是计算机视觉的基础，涉及到对图像进行获取、存储、处理和分析。
在图像处理中，常用的技术包括滤波、边缘检测、图像分割等。
其次是机器学习，它是计算机视觉中最核心的技术之一。
机器学习是一种人工智能的技术，通过对数据的学习和分析，使计算机具有类似人类的智能。
在计算机视觉中，机器学习技术常用于对象识别、图像分类、目标检测等方面。
最后是深度学习，它是机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络进行学习和训练，能够实现更加复杂的任务，如图像生成、语义分割等。
2. 入门学习路径想要学习计算机视觉，首先要具备一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。
这些数学知识在图像处理和机器学习中都有广泛的应用，因此是学习计算机视觉的基础。
其次是学习编程语言，如Python、C++等。
Python是目前计算机视觉领域最流行的编程语言之一，它具有简洁易懂的语法和丰富的库，适合初学者入门。
在学习编程语言的过程中，可以通过编写简单的图像处理程序来熟悉图像处理的基本操作。
接下来是学习图像处理和计算机视觉的基础知识，包括图像的表示和处理、图像特征的提取、对象识别和目标检测等。
可以通过阅读相关的教材和论文，或者参加在线课程和培训来系统地学习这些知识。
一旦掌握了基础知识，就可以开始学习机器学习和深度学习的相关知识。
可以从经典的机器学习算法开始，如支持向量机、决策树等，然后逐步学习深度学习的原理和应用。
计算机视觉基础知识概述计算机视觉是指通过计算机系统模拟人类的视觉系统，以获取、分析和理解数字图像或视频的能力。
它是人工智能领域的一个重要分支，具有广泛的应用前景，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
本文将概述计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取和目标检测等内容。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的第一步，它指的是通过各种设备将实际场景中的光信息转化为数字图像。
常用的图像获取设备有数码相机、摄像机、扫描仪等。
图像获取的质量直接影响到后续的图像处理和分析结果。
在图像获取过程中，需要注意调整光照条件、相机参数和场景布局等因素，以提高图像的质量和准确性。
二、图像处理图像处理是计算机视觉的核心环节，它主要包括图像滤波、图像增强、图像压缩等操作。
图像滤波可以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
图像增强可以增强图像的对比度和清晰度，使目标物体更加明显。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽，提高图像处理的效率。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它是从图像中提取出有用的特征信息，以便于后续的模式识别和目标检测。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
边缘检测可以提取出图像中物体之间的边界信息，角点检测可以提取出图像中物体的角点位置，纹理分析可以提取出图像中物体的纹理信息。
四、目标检测目标检测是计算机视觉的一个重要应用领域，它是通过计算机系统识别和定位图像中感兴趣的目标物体。
目标检测的方法有很多，常用的方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和深度学习方法等。
基于特征的方法主要是通过提取图像中目标的特征信息进行匹配和分类，基于模型的方法主要是通过构建目标的数学模型进行匹配和识别，深度学习方法主要是通过神经网络模型进行目标的自动学习和识别。
总结计算机视觉是一个快速发展的领域，它在人脸识别、车辆识别、医学图像分析等众多领域都有广泛的应用。
本文概述了计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取和目标检测等内容。
学习指南—深度学习与计算机视觉学习经验总结一、引言计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？近年来，随着深度学习技术的革新、计算存储的扩大、可视化数据集的激增，计算机视觉领域的研究开始蓬勃发展，如火如荼。
在自动驾驶、智能安防、智慧城市、医疗保健、商业零售、航空能源、虚拟现实等诸多人工智能热门领域，计算机视觉技术落地开花，熠熠生辉。
计算机视觉研究工作在学术界和工业界取得的巨大成功，每年吸引着数以万计的研究人员蜂拥而至，加入炼丹师的序列。
甚至连生物医学、机械自动化等诸多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一的同学都不是计算机相关专业的。
当然，我也是其中一员。
对于非计算机相关专业的同学而言，学习过程中往往缺少交流机会，不容易把握视觉知识的全貌。
这里仅根据个人经验和网络知识，谈一谈对于一名非计算机专业的学生而言，该不该入门计算机视觉？以及该如何学习计算机视觉？ID：AI研习图书馆其实，对于一门计算机学科的学习，入门同学无非要做好两门功课：理论知识+编程能力。
二、学习路线机器学习 -> 数学知识 -> 编程能力 -> 计算机视觉1. 理论知识（1）视觉知识由于计算机视觉研究领域十分宽泛，涉及学科门类知识点众多，因此这里仅针对个人研究及知识体系来谈一谈，欢迎不吝赐教~~目前，计算机视觉比较热门的研究方向总体上可以分为两个方面：一是深度学习，二是SLAM。
那么，它们的研究点区别在哪里呢？深度学习，侧重于解决识别感知问题，SLAM侧重于解决几何测量问题。
以机器人举例，如果你想要它走到你的冰箱面前而不撞到墙壁，那就需要 SLAM；如果你想要它能识别并拿起冰箱中的物品，那就需要深度学习。
不过在学习这些之前，作为入门的新同学：首先掌握了解一下计算机视觉基础知识，即图像处理基础。
计算机视觉初级部分知识体系的构建，对于计算机视觉基础知识的理解还是非常有必要的，有助于你理解更高层知识的本质。
计算机视觉技术学习前沿AI技能培训计算机视觉技术的迅猛发展为人类带来了很多变革和便利。
而在这个前沿AI技能培训领域，学习计算机视觉技术成为了当今人们追求的一个重要方向。
本文将为大家介绍计算机视觉技术的学习内容、学习方法以及培训的必要性。
一、计算机视觉技术学习内容计算机视觉技术是指计算机系统能够理解和解释图像或视频的能力。
在计算机视觉技术的学习过程中，我们需要学习以下内容：1. 图像处理：学习使用各种图像处理算法，如降噪、锐化、模糊等，以提高图像质量和增强图像特征。
2. 物体检测与识别：学习如何使用机器学习和深度学习算法，对图像中的物体进行定位、检测和识别。
这个领域的研究非常广泛，有许多经典算法和模型可以学习和应用。
3. 图像分割：学习使用分割算法将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行分析和处理。
图像分割在医学影像、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
4. 图像分类：学习使用分类算法将图像分为不同的类别或标签。
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一，可以应用于图像搜索、人脸识别等方面。
5. 目标跟踪：学习如何在视频序列中跟踪特定的目标。
目标跟踪在视频监控、智能交通等领域有着重要的应用。
二、计算机视觉技术学习方法为了学习计算机视觉技术，我们需要选择合适的学习方法和资源。
以下是几种常用的学习方法：1. 自学：可以通过阅读相关书籍、观看学习视频和参考在线教程等方式来进行自学。
互联网上有大量的计算机视觉技术学习资源可以供我们选择。
2. 参加培训班：参加正规的计算机视觉技术培训班可以帮助我们系统地学习和掌握相关知识和技能。
培训班通常由专业的老师进行授课，可以提供更深入的理论和实践指导。
3. 参与项目：通过参与实际的计算机视觉项目，我们可以将学到的知识应用到实践中，提高自己的技能水平。
可以选择参加开源项目、竞赛或者实习等方式来积累实际经验。
三、计算机视觉技术培训的必要性在当今科技快速发展的时代，计算机视觉技术已经变得越来越重要。
深度学习基础培训课程深度学习是当今计算机科学领域最热门的技术之一。
它以模拟人脑神经网络的方式，通过大量数据和强大的计算能力，实现了在复杂问题上的高性能表现。
为了掌握深度学习的基础知识和技能，培训课程是必不可少的。
一、什么是深度学习？深度学习是机器学习与人工智能的子领域，其目的是通过对数据的学习和模式识别，实现自动化的决策和预测。
深度学习的核心是神经网络模型，由多个神经元层组成。
每个神经元通过非线性函数将输入信号转化为输出信号，并通过反向传播算法进行训练。
二、深度学习基础培训课程的重要性1.跨学科知识融合深度学习融合了计算机科学、数学和统计学等多个学科的知识，培训课程提供了全面和系统的学习资源，帮助学员建立起扎实的学科基础。
2.适应技术变革深度学习技术正在不断发展，培训课程使学员能够跟上技术的最新进展，了解最新的算法和应用场景，为未来的工作和研究做好准备。
3.实践机会深度学习培训课程通常会提供一定的实践机会，学员可以通过参与项目或实验，巩固所学的理论知识，提升实际应用能力。
三、深度学习基础培训课程的内容1.数学基础深度学习建立在数学理论的基础上，培训课程会涵盖线性代数、微积分和概率统计等数学知识。
学员需要了解矩阵运算、函数求导和概率分布等基本概念和操作。
2.神经网络原理培训课程将详细介绍神经网络的原理和结构。
学员将学习多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等常用的网络结构，了解它们的特点和适用场景。
3.深度学习算法培训课程会介绍深度学习中的常见算法，如反向传播、梯度下降和优化算法。
学员需要学会使用相应的工具和框架，如TensorFlow和PyTorch等。
4.应用案例为了帮助学员将深度学习应用于实际问题，培训课程通常会提供一些典型的应用案例，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
学员可以通过实践，掌握解决实际问题的方法和技巧。
四、深度学习基础培训课程的学习方法1.理论学习深度学习是一门理论与实践相结合的学科，培训课程会把理论学习作为学习的重要环节。
《深度学习与计算机视觉实战》教学大纲课程名称：深度学习与计算机视觉实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论40学时，实验24学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着人工智能的发展，计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，已经被成功应用到人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等领域，被大多数人熟知和应用。
深度学习在计算机视觉的应用效果一骑绝尘，频频刷新传统图像处理方法在计算机视觉领域创造的记录。
能够熟练应用深度学习技术且具有实践经验的计算机视觉人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的计算机视觉人才需求，特开设深度学习与计算机视觉实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行图像处理基本操作和处理深度学习视觉基础任务，并详细拆解学习人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等案例，将理论与实践相结合，为将来从事计算机视觉研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、人脸识别、目标检测、图像分割、图像超分辨率等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材彭小红，张良均．深度学习与计算机视觉实战[M]．北京：人民邮电出版社．2022．2.参考资料[1]Jan Erik Solem, 索利姆, 朱文涛,等. Python计算机视觉编程[M]. 人民邮电出版社, 2014.[2]弗朗索瓦·肖莱,张亮等. Python深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2018.[3]Rafael C Gonzalez,阮秋琦等. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2011.[4]Ian Goodfellow.赵申剑等. 深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2017.学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称深度学习与计算机视觉实战授课学时64主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月七、课程教学目的通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行图像处理基本操作和处理深度学习视觉基础任务，并详细拆解学习人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等案例，将理论与实践相结合，为将来从事计算机视觉研究、工作奠定基础。
