OpenCV图像处理技术（微课版）（全彩）电子教案

浙江安防职业技术学院教案（2022－2023学年第二学期）课程名称：OpenCV图像处理技术课程类型：专业核心课授课班级：任课教师：教研室：人工智能技术应用所在部门：人工智能学院教务处（实训中心）制2020年6月教案首页序号：1章节名称项目一数字图像处理基础（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第二周授课地点教学目标知识目标1.掌握数字图像处理应用领域2.掌握图像读取、显示、保存基本方法3.掌握图像信息获取函数能力目标1.熟悉图像处理技术的应用领域2.学会图像读取、显示、保存3.理解图像信息获取函数实现实现方法课程思政1.通过问答讨论的方式，提高学生的概括推理能力2.学会类比学习思维，这也是数据分析中的重要方法，做好铺垫3.培养根据需要，使用搜索、筛选所需信息的职业素养教学内容主要内容1.数字图像处理应用领域2.数字图像读取、显示、保存基本方法3.数字图像信息获取函数重点1.数字图像处理应用领域及基础知识2.数字图像读取、显示、保存基本方法难点数字图像相关信息获取教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出数字图像处理的应用场景A能在自己电脑上配置OpenCV开发环境A能掌握图像获取、显示、保存及相关信息的获取A能积极回答老师的提问B能积极参与小组讨论B评价指标A．优秀B.一般C.较差能根据所学知识回答图像处理技术的应用领域，熟悉OpenCV环境安装。能较好回答老师问题，小组成员间协作较好。1班的基础较好，2班的基础较差，原因可能为中职班的原因，应在教学中更注重实践引导。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论安装编译软件与环境准备尺寸小于1000*1000（像素）的图像文件搜索与查找图像处理技术与无人机应用技术的关系问题讨论：图像处理技术重要性体现在哪些方面？课程思政：通过问答讨论的方式，提高学生的概括推理能力使用“真实案例”进行讲授提高学生的学习兴趣，问答法带动学生思考观看演示文稿及课本并思考回答问题10分钟新知讲解引导学习2.图像处理技术应用领域X-Ray是最早用于成像的电磁辐射之一，最熟悉的X-Ray应用领域是医学诊断地理学者用航空和卫星图像中研究植被生长情况与病虫害信息汽车牌照自动识别系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用热红外图像检测体温，进行快速疫情排查小结：图像处理技术是人工智能技术的基础之一老师讲解图像处理技术定义学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问20分钟抛出问题引入新知3.知识储备：数字图像提问：最初照片的模样？3.1图像的定义以及图、像单字理解3.2数字图像：由二维的元素组成，每个元素包含一个坐标以及响应值3.2数字图像处理：针对特定任务，提升图像的可理解性，广义包括：图像处理、图像分析、图像理解课程思政：使用类比照片与计算机数字图像，学会类比学习思维，这也是数据分析中的重要方法，做好铺垫展示世界上最早的照片，引出数字图像的概念学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟结合情境新知讲解4.知识储备：OpenCV目标：为高级的视觉研究提供开源并且优化过的基础代码，不再需要重复造轮子；以提供开发者可以在此基础上进行开发的通用接口为手段传播视觉相关知识，这样代码有更强的可读性和移植性；以创造可移植的、优化过的免费开源代码来推动基于高级视觉的商业应用，这些代码可以自由使用，不要求商业应用程序开放或免费。OpenCV模块讲解课程思政：通过搜索查找OpenCV的概念，能根据需要，使用搜索、筛选所需信息。演示法、提问法引导学生使用搜索引擎自主学习学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟新知讲解实战演练5.任务一：图像读取、显示、保存①读取图像cv2.imread(filename,flags)flags的值：cv2.IMREAD_GRAYSCALE0cv2.IMREAD_COLOR1②显示图像cv2.imshow(winname,mat)cv2.waitkey(delay)函数destroyWindow(winname)函数destroyAllWindows()函数③保存图像cv2.imwrite(filename,img)任务驱动法、讲授法讲解任务的要点学生听讲，实际操作20分钟拓展练习知识小结拓展练习：读取图像属性：.shape,.dtype,.size使用函数小结引导学生总结本次课知识要点学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：2章节名称项目一数字图像处理基础（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第二周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像像素访问与修改方法2.掌握图像通道拆分与合并方法能力目标1.学会使用for循环访问与修改图像像素2.能够利用索引与函数进行通道操作课程思政1.技术重要性分析，培养学生自主提升意识2.案例引导创新，培养学生解决问题能力教学内容主要内容1.图像像素访问与修改方法2.图像通道拆分与合并方法重点1.图像像素访问与修改2.图像通道拆分与合并方法难点利用通道分解修改指定颜色教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出图像像素的使用方法A能掌握通道分解方法A能编程实现修改指定颜色A能积极回答老师的提问B能使用搜索引擎查找需要的知识A评价指标A．优秀B.一般C.较差能较好掌握授课内容，配合任务书都能跟上实践内容。使用极域能很好帮助学生解决问题，同时也给予其他同类问题解决的引导。2班显得有些沉闷，应增加更有效的互动。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动前面课程已经实现了图像的读取、显示、保存及获取图像相关信息，图像是由一个个像素组成的，接着要学习修改像素值。在课堂一开始用介绍及讨论的方式激发和促使学生对本节课程的了解观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习任务二：图像像素处理①二值图像、灰度图像、彩色图像的定义②numpy库中zeros()和ones()生成随机图片③for循环访问与修改像素④numpy.array使用item与itemset函数⑤通道操作拆分：通过索引拆分；通过函数拆分合并：merge()函数通过分解图像像素处理的代码，告诉学生图像处理的本质就是像素处理1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟拓展练习知识小结【例1.7】读取lena.jpg图像高10、宽20位置的像素值。importcv2src=cv2.imread(".\sucai1\lena.jpg")print(src[10,20])#读取（10,20）坐标处的像素值代码运行结果为：[106137228]【例1.8】修改感兴趣区域的像素值。importcv2src=cv2.imread(".\sucai1\lena.jpg")src[0:60,0:40]=(255,255,255)#使用切片方法对像素值进行修改cv2.imshow("lena",src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运行程序，显示如图1.31所示的运行结果。图1.31修改感兴趣区域的像素值通过扩展练习提升学生自主学习能力学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问15分钟课堂任务加深理解任务演练——提取感兴趣区域在图像处理中，我们常常会对图像的某一特定区域进行处理，这样可以减少很多干扰。这个区域被称为“感兴趣区域（RegionofInterest，ROI）”。本任务主要介绍提取眼镜部分感兴趣区域。【例1.9】提取眼镜部分感兴趣区域。importcv2src=cv2.imread('.\sucai1\dcz.jpg')glasses=src[350:520,220:670]#将眼镜部分感兴趣区域赋值给变量glassescv2.imshow("glasses",glasses)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运行程序，显示如图1.32所示的运行结果。图1.32眼镜部分感兴趣区域任务巩固——马赛克处理在日常生活中，为了保护用户的肖像权，我们会对其关键信息进行马赛克处理。本任务要求对dcz.jpg图像中的眼镜区域进行马赛克处理，效果如图1.33所示。图1.33眼镜区域马赛克效果图注意：Numpy库中numpy.random.randint()函数用于生成随机彩色图像。例1.10简单介绍了该函数的用法。使用该函数可以对眼镜区域进行马赛克处理。【例1.10】生成高为100像素，宽为200像素的随机彩色图像。importcv2importnumpyasnpmask=np.random.randint(0,255,(100,200,3),dtype=np.uint8)'''0,255：表示生成的像素值区间为0～255(100,200,3)：表示高为100像素、宽为200像素、通道数为3dtype=np.uint8：表示生成的图像为8位图像'''cv2.imshow("mask",mask)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运行程序，显示如图1.34所示的运行结果。图1.34生成随机彩色图像【练习】根据上述马赛克生成方法，对dcz.jpg图像中眼睛部分进行马赛克处理，效果如图1.33所示。通过加深任务加强学生创新能力学生听讲，观看演示文稿并编程练习35分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交引导学生总结本次课知识要点学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：3章节名称项目二图像运算（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第三周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像运算的概念2.掌握图像加减乘除的函数使用方法3.掌握加权相加函数能力目标1.熟悉图像算术运算的概念2.学会使用对应函数实现图像加减乘除3.能够使用加权相加函数实现应用课程思政1.培养学生的洞察力、创造性意识2.培养学生独立思考的能力教学内容主要内容1.掌握图像运算的概念2.掌握图像加减乘除的函数使用方法3.掌握加权相加函数重点1.图像运算的概念2.图像加减乘除的函数使用方法难点加权相加函数教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能理解图像算术运算的概念A能使用对应函数实现图像加减乘除A能使用加权相加函数实现应用A能积极回答老师的提问B能自主完成拓展任务A评价指标A．优秀B.一般C.较差本次课有较多的自主任务，对部分学生来说，自主能力显得有些不足，但后续能跟上老师的演示。学生的解决问题的能力有较大提高，模块化编程能力得到锻炼。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论根据教材P373.1.1运行代码，查看结果，使用Photoshop对比前后像素变化并举例解释问题讨论：根据上一次课的内容思考你能够实现ps中的什么功能？课程思政：培养学生独立思考的能力通过图像相加引出图像运算的概念观看演示文稿及课本并思考回答问题。10分钟新知讲解引导学习2.知识储备：图像运算包括算术运算与逻辑运算，实质就是对像素的进一步加工。涉及一个以上的图以及掩膜，掩膜类比ps中的蒙版，两幅大小保持一致，并进行图解。介绍图像运算的概念，引导学生思考图像运算的意义学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问20分钟抛出问题引入新知3.知识储备：算术运算3.1加减乘除提问：经过预习“+”与add()的区别？加：cv.add()减：cv.subtract()乘：cv.divide()除：cv.multiply()3.2加权和cv2.addWeighted（src1,alpha,src2,beta,gamma）通过对比直接用运算符合和OpenCV函数，让学生在对比学习中形成辩证思维学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问20分钟结合情境新知讲解4.任务一：实现PS·图像调整4.1实战操作，应用addWeighted()进行对比度和亮度调整defcontrast_brightness_demo(image,c,b):h,w,ch=image.shapeblank=np.zeros([h,w,ch],image.dtype)dst=cv.addWeighted(image,c,blank,1-c,b)cv.imshow("con-bri-demo",dst)4.2拓展练习使用addWeighted()函数，实现两幅照片“淡化效果”切换。课程思政：培养学生的洞察力、创造性意识讲解图像加权相加函数的演示案例，让学生自主完成拓展练习。学生观看老师代码演示，自主思考完成拓展练习20分钟拓展练习知识小结加减乘除及加权相加函数的使用总结引导学生思考总结本次课知识要点学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：4章节名称项目二图像运算（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第三周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像逻辑运算的应用场景2.掌握图像加密、面部打码、数字水印的使用方法能力目标1.熟悉图像逻辑运算应用场景2.能够使用相关函数实现图像加密、面部打码、数字水印课程思政1.培养学生举一反三的能力2.培养学以专业知识服务社会的责任感教学内容主要内容1.与、异或、非、或等基本逻辑运算2.掌握图像运算中图像调整、数字水印等基本方法重点逻辑运算难点图像加密、面部打码、数字水印的使用方法教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思作业及学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出图像逻辑运算的使用方法A能掌握图像加密、面部打码、数字水印的使用方法B能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差1.图像加密方法对于部分学生来说较难，通过项目分解的方式帮助学生吸收知识，后续要增加流程图来帮助学生理解。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.前面课程已经实现了图像的加减乘除操作，本次课要学习逻辑运算，还记得什么是逻辑运算吗？课程思政：培养学生举一反三的能力回顾上节课知识点，引出逻辑运算的概念观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习5.知识储备：逻辑运算提问；布尔值回忆？5.1“与”&“或”bitwise_and()bitwise_or()对比讲解，与或运算延伸至按位与或运算，利用电路图进行类比，代码结果演示。5.2“异或”&“取反”表格讲解，代码结果对比演示bitwise_xor()bitwise_not()演示ppt讲解逻辑运算的概念1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟任务三：图像逻辑运算图像逻辑运算：与、或、异或、非：使用opencv中有四种逻辑运算函数实现操作与运算cv2.bitwise_and();或运算cv2.bitwise_or();异或运算cv2.bitwise_xor();非运算cv2.bitwise_not();演示与或非异或运算的OpenCV图像处理代码学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问15分钟任务四：隐藏的秘密：数字水印图像加密面部打码及解码数字水印课程思政：培养学生理论转换为实际应用的自主驱动分解讲解图像加密与面部打码及解码的代码学生听讲，观看演示文稿并编程练习35分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：5章节名称项目三色彩空间与几何变换（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第四周授课地点教学目标知识目标1.掌握色彩空间的概念2.掌握色彩空间的相互转换方法3.掌握提取特定颜色物体的方法能力目标1.熟悉色彩空间的概念2.学会使用色彩空间的相互转换3.能够编程实现提取特定颜色物体课程思政培养独立思考、专业信心等方面的基本素质教学内容主要内容1.色彩空间的概念2.色彩空间的相互转换方法3.提取特定颜色物体的方法重点1.色彩空间的概念2.色彩空间的相互转换方法难点编程实现提取特定颜色物体教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能理解色彩空间的概念及色彩空间的相互转换A能编程实现提取特定颜色物体A能积极回答老师的提问A能举一反三，类比学生A评价指标A．优秀B.一般C.较差本次课内容在第一次课后作业时埋下铺垫，使用更优的方法教授学生特定颜色物体提取方法，提高了学生的学习成就感,树立信心。有些色彩空间比较抽象，应用更生动的例子帮助学生理解。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论阅读教材4.1及自行搜索，了解RGB、GRAY、HSV、RGBA颜色空间的概念问题讨论：根据上一次课的内容思考你能够实现ps中的什么功能？在课堂一开始用介绍及讨论的方式激发和促使学生对本节课程的了解观看演示文稿及课本并思考回答问题。10分钟新知讲解引导学习2.知识储备：色彩空间RGB颜色空间以R(Red:红)、G(Green:绿)、B(Blue:蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。通常的用（0,0,0）~（255,255,255）表示。GRAY颜色空间（灰度图像）通常指8位灰度图，具有256个灰度级，像素值的范围为[0,255]。所谓灰度色，就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。HSV(Hue,Saturation,Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。结合生活中的色彩空间产品，告诉学生图像处理中色彩空间的作用学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分抛出问题引入新知3.知识储备：类型转换函数dst=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2RGB)通过修改cv2.COLOR_BGR2RGB值可进行不同颜色空间的相互转换通过讲解类型转换函数，引导学生举一反三掌握图像类型转换的概念学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟结合情境新知讲解4.任务一：图像类型转换创建一个ipynb文件，命名为“学号+姓名+周次”，将代码截图和运行结果截图上传至学习通图像类型转换— 打开jupyternotebook，新建文件，下载学习通课前准备素材— 案例一将图像在BGR模式与RGB模式之间转换— 练习：图像对象rgb已经转换为rgb格式，如何将其转换回BGR格式— 案例二将图像在BGR模式与GRAY模式之间转换— 重点：颜色通道分离— 案例三将图像在BGR模式与HSV模式之间转换重点：颜色通道分离案例三将图像在BGR模式与HSV模式之间转换练习：图像对象rgb已经转换为HSV格式，如何将其转换回BGR格式通过任务结合练习加强学生的类比学习能力学生听讲，观看演示文稿并编程练习20分钟任务二：提取指定颜色任务演练——单寸照换背景我们经常需要对指定颜色的物体进行处理，如对单寸照的背景进行颜色替换，以适应不同的场景要求；对指定颜色的印花进行提取，以满足工业上的需求。本任务将对单寸照的背景颜色进行提取，并将其替换成其他颜色返回原图。单寸照换背景效果如图3.7所示。图3.7单寸照换背景效果图【例3.3】提取单寸照背景。对应“表3.3HSV颜色值对照表”，原单寸照背景介于青蓝之间，因此选取青色hmin=78、蓝色hmax为124，其余值的两种颜色一致，依次定义lowerb_hsv与upperb_hsv，其中lowerb_hsv的值为(hmin,smin,vmin)，upperb_hsv的值为(hmax,smax,vmax)，具体代码如下：importcv2 #导入OpenCV库importnumpyasnpimg=cv2.imread("dcz.jpg") #读取dcz.jpg图像cv2.imshow("SRC",img)hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) #图像类型转换函数lowerb_hsv=np.array([78,43,46]) #要识别的颜色的下限upperb_hsv=np.array([124,255,255]) #要识别的颜色的上限cv2.imshow("MASK",mask)blue=cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)#对mask和原始图像进行按位与运算，提取背景cv2.imshow("BLUE",blue)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运行程序，显示如图3.8所示的运行结果。图3.8提取单寸照背景的运行结果【例3.4】替换单寸照背景。在Python环境下，对于OpenCV数据替换非常方便，可以直接对img进行局部值判定。由于已经获得了mask图像，其中背景为大于0的值，人像部分为黑色，即为0，且mask与原始输入图像大小相等，通过判定mask中大于0的值并将其替换为想要替换的像素值，即可完成操作，具体代码如下：importcv2 #导入OpenCV库importnumpyasnpimg=cv2.imread("dcz.jpg") #读取dcz.jpg图像cv2.imshow("src",img)hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) #图像类型转换函数lowerb_hsv=np.array([78,43,46]) #要识别的颜色的下限upperb_hsv=np.array([124,255,255]) #要识别的颜色的上限cv2.imshow("MASK",mask)img[mask>0]=(255,255,255)cv2.imshow("dst",img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运行程序，显示如图3.9所示的运行结果。本实例的背景被替换为白色，如果想要将背景替换为其他颜色，则可以将值更改为(255,255,255)。图3.9单寸照替换背景的运行结果任务巩固——实现图像怀旧特效我们在生活中经常使用美图软件进行修图，实际上也是对各种颜色分量进行处理。例如，怀旧特效是在RGB色彩空间中根据公式实现的。R=0.393×r+0.769×g+0.189×bG=0.349×r+0.686×g+0.168×bB=0.272×r+0.534×g+0.131×b本任务要求对dcz.jpg图像使用上述公式进行处理，并将运行结果与代码保存上交，效果如图3.10所示。图3.10图像怀旧特效效果图通过加深练习，引导学生培养探索精神学生听讲，观看演示文稿并编程练习20分钟拓展练习知识小结色彩空间的使用总结学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：6章节名称项目三色彩空间与几何变换（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第四周授课地点教学目标知识目标1.掌握几何变换的应用场景2.掌握图像矫正的使用方法能力目标1.熟悉几何变换的运用方法2.学会图像矫正的相关知识课程思政1.培养学生举一反三的能力2.培养学生理论转换为实际应用的自主驱动教学内容主要内容1.几何变换的应用场景2.图像矫正的使用方法重点几何变换的概念及应用场景难点图像矫正的使用方法教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出几何变换的使用方法A能掌握图像矫正的使用方法A能积极回答老师的提问A能理论结合实际解决问题A评价指标A．优秀B.一般C.较差本次课学生的动手能力得到充分发挥，通过讲解几何变换及其实际应用，帮助学生掌握图像矫正方法，该方法也能在实际生活中得到应用，学生增加了学习兴趣。仿射变换时的变换矩阵讲解对于学生来说较难理解，应弱化该部分的理论，增加动手构造矩阵及应用的案例。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动前面课程已经实现了图像的色彩空间操作，本次课要学习几何变换，还记得数学里什么是几何变换吗？回顾上节课的知识点，类比数学引出几何变换的概念，激发和促使学生对本节课程的了解观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习5.知识储备：几何变换几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。本任务主要介绍的映射关系划分为缩放、翻转、仿射、透视、重映射等。课程思政：培养学生举一反三的能力通过分解几何变换的关键内容，引导学生培养复杂问题简单化的能力1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟任务三：简单的几何变换图像几何变换：案例一图像缩放练习：图像插值，使用cv2.INTER_CUBIC及cv2.INTER_LINEAR进行图像放大操作案例二图像翻转练习：将flipCode修改为-1,1,并解释其作用案例三图像仿射变换旋转语法：retval=cv2.getRotationMatrix2D(center,anle,scale)center：旋转中心angle：旋转角度，正数为逆时针旋转，负数为顺时针旋转scale：缩放大小通过任务演练，教学做一体化引导学生进行学习学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问35分钟任务四：图像矫正案例四透视练习：将lianxi.png图像通过透视变换矫正课程思政：培养学生理论转换为实际应用的自主驱动通过加深任务加强学生创新能力学生听讲，观看演示文稿以及编程练习15分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交引导学生总结本次课知识要点学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：7章节名称项目四：阈值处理与图像平滑（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第五周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像阈值处理基本概念2.理解图像阈值处理的目标3.掌握阈值处理常见方法能力目标1.能够准确区分不同阈值方法2.能够使用相关函数实现图像阈值处理3.能够根据项目目的选择合适的方法实现阈值处理思政目标1.爱国主义与品牌价值观：增强学生爱国与奋斗精神，树立引导学生树立正确的品牌价值观，将个人价值的追求转移到精神层面和自我充实上。2.专业自信心与自我认同：帮助学生树立专业自信心，全身心投入专业学习。提高自我认同感，在遇到困难时勇敢面对。3.积极探索与精益求精的工匠精神：建立面对困难与挑战积极探索的精神，鼓励自主解决问题，树立创新思维，精益求精的工匠精神。教学内容主要内容阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。重点掌握阈值选定与处理的方法难点根据场景选定合适的阈值进行图像处理教法改革教学方法设计“问题-试错-解决”的项目引导式教学手段，针对学生缺乏编程类课程兴趣，根据图像处理与其他编程类课程相比更具有直观性的特点，以选取处理素材为切入点，融入思政元素，将时政新闻作课程导入。设计“试错”环节发现问题，帮助学生复习巩固已学知识点，并分析前序环节学生学情，根据问题，引入新知识点。设计幻灯片动画效果，结合教师与学生共同实战，完成新知识点的应用，再次设计“试错”环节，巩固函数使用环境与参数的设置理解。举一反三练习，课后作业作为知识点巩固，与后续知识点铺垫，形成教学闭环。图1教学闭环采用项目驱动式教学法。学生能够通过完成对“棉花目标检测中的感兴趣区域提取”任务的研究和尝试来进行学习，在教学过程中巩固图像运算、图像掩膜等知识点同时学习掌握阈值处理的函数使用与任务实施。图像处理技术的目标是为了能够让计算机“读懂”图像，是一个较为庞大的工程，将总项目分解为各个子项目，设计出多个项目教学案例，按照行动回路设计教学思路，不仅传授给学生理论知识和操作技能，更重要的是培养他们的职业能力，如何解决问题的能力。课程各章节均有承上启下融合贯通的干洗，符合项目趋势教学法的特点：“以项目为主线、教师为引导、学生为主体”，注重理论与实践相结合。通过时事热点新闻，将图像处理技术中基础图像分割中最为重要的知识点之一：阈值处理融入到知识点讲解与实践操作，在教师的引导下去完成项目，从而提高学生的积极性和满足成就感。教学手段采用传统授课与多媒体技术相结合的授课方式。多媒体课件利用视频、图片结合问题驱动式引发学生思考，通过教师自身体验，讨论中国传统手工艺；利用新闻视频，探讨中国无人机应用与研发广泛等，为学生提供足够的感性材料，让学生形成共鸣，从而激发学生爱国情怀和民族自豪感。使用幻灯片动画功能，图解并对比不同阈值处理的方法，使用思维导图的模式总结知识点。利用板书，将知识点以板书的形式进行呈现，将重要的知识点展现在黑板上。利用板书的关系线梳理知识点的同时能够帮助学生不断回顾已讲授的知识点内容。引导学生进行笔记学习，形成记笔记与自主思考的能力。教学反思使用项目驱动的方式教学，通过学生完成任务后获得的满足感，从而提高学习的积极性。在本章课程设计中，学生对于知识点的实践需要给予更多的时间完成，更多的需要学生课后主动的练习实践，提出问题，得到提高。兴趣是学习的最好老师，如何提高学生学习的主动性是需要思考的问题。后续的课程设计中，尽可能的选择学生感兴趣的任务，结合课程思政内容进行教学设计，激发学生学习兴趣，引导学生提出疑问，解决疑问。本章课程内容设计贴近实事生活，学生参与度高，能够较好的理解阈值处理目标，在后续的课程反馈中有所体现。先讲反思如下：1.关注热点新闻、生活动态，全元素融入思政专业课程和思政课程属于不同学科体系，在教学方式、教学方法、课程呈现等方面均差异较大。专业课程侧重强调学生掌握专业知识、计算机技能操作，主要是实践技能的传授；思政课程侧重强调加强对学生的思想教育、价值引领。若课程思政内容生搬硬套到专业课程，未免能得到好的效果，如何春风细雨润物无声，将课程思政融入专业课程中去是需要不断探索与实践的。专业学生具备使用Photoshop等软件图像处理的学习经验，但阈值处理属于图像像素处理与计算机视觉基础部分，知识点相对枯燥，无法与自身专业想联系。通过关注热点新闻在学生朋友圈的部分表现，将学生较为感兴趣的热点时事作为切入，在引导学生学习兴趣的同时，帮助学生更好的理解专业知识，得到了一定的效果。但每次讲解并不能皆有热点时事契合课程内容，因此在案例的选择和思政元素的提炼上可能还存在一些不成熟，在授课期间稍显生硬，无法将我们的教学意图发挥至最大化，仍需要持续不断地探索和思考。2.问题驱动，激发认知，提高自我认同根据学情分析，因学生对于可视化效果更强的软件应用更有兴趣，而由于编程基础良莠不齐，大部分同学对于编程语言缺乏探索精神，通过问题驱动的方法，不间断提出难易程度不同的问题，特别是较易的问题能够帮助学生树立学习的自信心。采用小组制问题解决的方法，帮助学生能够进行自我问题解决与团队问题解决，当学生们通过自身的努力找到问题解决办法提高自我认同，也能够提高学习兴趣。3.改进思路充分的学情分析能够为课程思政与专业课程无缝融合提供充足的素材与案例，在备课过程中需要关注课程与专业的深入结合，特别是专业基础课不少课程本身作为专业通识课，所使用的教材与专业存在一定的出入，如何将课程思政融入过程与专业课程体系完善是需要进一步探索与改进。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配环节1：知识回顾与任务抛出【知识回顾】利用HSV色彩空间提取颜色：①cv2.cvtColor()；②cv2.inRange()；③cv2.bitwise_and()【思政导入】动画展示：中国地图新疆地区图斑标记，提问：这是我国的那个地区？上一周是不是有一则热点新闻与这个地区有关。以人民网《新疆棉花：中国自己还不够》中图文展示，引发学生思考与共鸣。返回生活，肯定朋友圈看到同学们晒出自己购买国货、反对BCI的行为的爱国主义情怀。同时指出，在“中国制造”大背景下，“madeinchina”更值得我们去肯定与购买。提出在本次事件中，西方污蔑中国强迫劳动力，视频展示：无人机在新疆地区喷洒脱叶剂的视频，提问：咋一看大家是否知道这是什么品牌的无人机？极飞无人机，中国自主研发与制造，专注于植保机系列。如今在新疆大规模生产均已经机械自动化生产，引入采棉机械手图片，提问：如何使用机械手进行棉花采摘？摄像头识别，那么如果使用无人机是否也可以呢？一种基于机器视觉的棉花识别与定位方法，搭建出双目立体视觉系统，在此基础上通过相机标定、图像采集、图像分割、特征提取等过程。正如我们第一章所讲的知识点：计算机视觉的基础就是我们所学习的图像处理结束。图像分割过程中就是将所感兴趣的棉花区域定位出来。【任务抛出】再次复习【知识回顾】，棉花是白色的，那么是否可以利用上一节课的知识点进行实现？学生使用任务图像mianhua.jpg利用HSV色彩空间提取方法获取掩膜，并比对，实验结果并没有想象中好。提出本次课任务：学习阈值处理方法实现mianhua.jpg中棉花部分信息提取。1.下发任务书，讲解演示文稿；2.板书：中国制造。1.观看演示文稿，并总览本节课内容；2.小组协作结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟环节2：阈值处理理论知识与OpenCV中函数使用【概念提出】阈值处理：剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点实现目标：一幅图像包括目标物体、背景还有噪声；要想从多值的数字图像中提取目标物体【图解知识】OpenCV中常见阈值处理函数：①cv2.threshold()②cv2.adaptiveThreshold()。知识点①：cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)使用蓝橙对比色线条，结合板书，通过动画图解不同参数所实现的功能。并使用代码进行实操展示对比。【思政融入】阈值处理类比分类鉴定，提问：如何区分好学生与坏学生？在大学之前，在大学之后？意图：意在告诉学生好学生与坏学生实则没有准确的鉴定方法，也不能用分数作为唯一衡量标准，在大学中通过各类课程中找到自己感兴趣的领域就能够开启“开挂”人生。高职学生多数因为高考失利等因素，导致缺乏自信心，通过好坏学生鉴定讨论，间接肯定学生意在激发学习兴趣。提问：大家观察一下这组参数函数设定中阈值的值是如何确定的？人为确定，存在无法准确判断阈值。提问：思考一下，如何获得更为准确的阈值？Ostu方法（大津阈值）通过遍历所有阈值找到最适合的阈值方法，代码展示并进行对比。知识点②：cv2.adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C）函数参数展示，提问：仔细观察并指出该函数与threshold()函数区别。adaptiveMethod与blockSize为下一章模糊处理埋伏笔，展示不同自适应方法的处理结果。提问：与之前阈值处理有什么不同？你认为可以用于什么什么样的场景？对比threshold()，自适应阈值处理是一种全局阈值的方法，影响处理结果是blockSize参数。1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.板书：何获得更为准确的阈值。1.通过老师讲解尝试理解定义，总结并记录要点；2.通过观看老师演示，归纳总结出阈值处理的基本方法。20分钟环节3：任务实施与结果对比【任务实施】回顾本项目任务：提取mIanhua.jpg中棉花部分，根据所授知识点与任务书，对图像进行处理。任务一：使用threshold()中cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO、cv2.THRESH_TOZERO_INV进行处理；任务二：使用Ostu方法进行阈值处理；任务三：cv2.adaptiveThreshold()两种适应方法进行阈值处理；【思政融入】在任务实践过程中，学生可能会遇到问题，鼓励学生自己搜索报错，自主找到报错原因，培养学生自己分析问题，解决问题的能力。由人为经验确定的参数，鼓励学生多尝试更换参数，建立积极探索的精神同时，也是鼓励学生形成举一反三的思维模式。帮助学生树立精益求精的工匠精神。教师演示代码，并使用远程控制软件解决学生问题，发现学生的普遍问题。1.观看示例文档与任务书，结合老师讲解与自身总结完成任务。2.在“超星学习通”平台提交结果。20分钟环节4：知识拓展与知识小结【知识拓展】如何利用滑动条动态展示不同方法与不同阈值？利用自定义函数、Trackbar相关函数进行讲练结合的教学，强调自定义函数封装的重要性。【知识小结】多媒体动态展示，选取学生代表，共同进行知识点小结，能够帮助学生理解阈值处理是图像分割中重要的知识点，能够一幅图像包括目标物体、背景还有噪声；要想从多值的数字图像中提取目标物体1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.演示滑动条动态处理阈值方法。1.通过观看演示文档及老师讲解尝试理解定义，总结并记录要点；2.通过观看老师演示，归纳总结出阈值处理的方法及应用。20分钟

序号：8章节名称项目四阈值与平滑处理（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第五周授课地点教学目标知识目标1.掌握实现图像平滑处理的相关函数2.掌握使用滑块进行平滑处理的方法能力目标1.熟悉图像平滑的运用场景2.能够利用滑块进行平滑处理最优核的选择课程思政1.培养学生的洞察力、创造性意识2.培养学生独立思考的能力教学内容主要内容1.图像平滑处理的相关函数2.使用滑块进行平滑处理的方法重点平滑处理的概念难点使用滑块进行平滑处理的方法教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出平滑处理的概念A能根据场景进行平滑处理A能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差由于学生数学基础较为薄弱，对于卷积计算这种抽象数学较难理解，但对于卷积的运用较为熟练，能很好使用卷积核进行自定义滤波处理；平滑处理有较多应用场景，学生能根据场景选择合适的平滑处理函数。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动前面课程已经实现了图像的阈值操作，本次课要学习平滑处理，大家平常听歌的时候，耳机要是性能差，是不是经常会听到噪声？在图像中同样存在大量的噪声，平滑处理主要用途就是去除图像的噪声。复习阈值操作的概念观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习5.知识储备：平滑处理首先需要了解卷积的概念：将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。要对a11点做平滑，应该怎么计算它的像素值呢？课程思政：培养学生的洞察力、创造性意识讲解卷积的概念；板书卷积计算过程；介绍各类平滑的概念。1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟任务三：平滑处理1平滑处理实操：均值滤波、方框滤波讲解卷积的概念；板书卷积计算过程；介绍各类平滑的概念。学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问20分钟任务三：平滑处理2平滑处理：高斯滤波、中值滤波、双边滤波讲解卷积的概念；板书卷积计算过程；介绍各类平滑的概念。学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问15分钟实操演练拓展练习任务四：参照任务二，实现完成中值滤波的滑块调整课程思政：培养学生独立思考的能力，努力成为祖国的栋梁之才通过加深任务培养学生独立思考的能力学生听讲，观看演示文稿以及编程练习15分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交引导学生归纳总结本节课知识重点学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：9章节名称项目五形态学操作（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第六周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像形态学数学意义2.理解图像腐蚀与膨胀的操作思路能力目标1.能够使用相关函数实现图像腐蚀与膨胀运算2.能够理解图像形态学操作的数学意课程思政1.培养学生创新探索精神2.树立严谨负责的职业观教学内容主要内容使用OpenCV库中函数实现形态学操作，理解函数中的结构元素。重点膨胀与腐蚀运算难点膨胀与腐蚀运算的综合使用教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能理解膨胀与腐蚀运算概念A能掌握膨胀与腐蚀运算的综合使用A能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差学生能较好理解形态学操作的相关函数，并能举一反三地掌握同类函数的使用方法。案例相对学生有些简单，应加大难度。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论通过滤波处理能够提取相关的信息，但也反射出明显的噪点。问题讨论：美颜相机的磨皮功能？PS中的描边工具？课程思政：培养学生创新探索精神通过类比美颜相机的磨皮功能及PS中的描边工具，激发学生学习兴趣观看演示文稿及课本并思考回答问题。10分钟新知讲解引导学习2.知识储备：形态学操作形态学，即数学形态学（MathematicalMorphology），是图像处理过程中一个非常重要的研究方向，图像处理学科的一个单独分支学科,是由数学的集合论等相关理论发展起来的。例如，在识别手写数字时，能够通过形态学运算得到其骨架信息，在具体识别时，仅针对其骨架进行运算即可。目标：提取图像分量信息；最本质的形状特征介绍形态学操作的概念，引导出形态学操作的作用学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟抛出问题引入新知3.知识储备：腐蚀与膨胀问题：字面理解腐蚀与膨胀？3.1腐蚀将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩将小于指定结构体元素的部分去除dst=cv2.erode(src,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]])教师代码实操，对比效果。3.2膨胀膨胀操作能对图像的边界进行扩张将与当前对象（前景）接触到的背景点合并到当前对象内，从而实现将图像的边界点向外扩张dst=cv2.dilate(src,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]])教师代码实操，对比效果。教师讲解函数概念及代码实操，引导学生对比腐蚀和膨胀的效果学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问20分钟结合情境新知讲解4.任务一：腐蚀与膨胀根据任务书进行.erode()，.dilate()函数演练，并更改迭代次数进行对比。课程思政：树立严谨负责的职业观布置任务，引导学生进行.erode()，.dilate()函数演练学生听讲，观看演示文稿并编程练习10分钟任务加深巩固新知根据所学知识，实现peppa.jpg瘦脸。发布巩固任务学生听讲，观看演示文稿并编程练习拓展练习知识小结腐蚀与膨胀的使用总结引导学生进行本次课知识重点总结学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：10章节名称项目五形态学操作（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第六周授课地点教学目标知识目标1.掌握图像常见形态学操作函数的应用2.理解图像核函数的含义能力目标1.能够根据图像处理要求综合使用通用形态学操作2.能够自定义简单的核函数进行图像处理课程思政1.培养学生的洞察力、创造性意识2.培养学生实践源于理论的思维教学内容主要内容能够使用形态学操作完成常见应用重点常见形态学函数难点根据场景进行形态学处理教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出常见形态学函数的概念A能根据场景进行形态学处理B能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差学生对于核函数的定义掌握度较差，应增加交互环节帮助理解。能较好地使用核函数实现批注删除。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动前面课程已经实现了图像的腐蚀与膨胀操作，本次课要学习常见的形态学操作，其实还是基于图像的腐蚀与膨胀操作进行的，每个操作都有其具体场景，根据实际需要选用即可。课程思政：培养学生的洞察力、创造性意识1.下发任务书，讲解演示文稿；2.板书：形态学操作观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习5.知识储备：通用形态学函数dst=cv2.morphologyEx（src,op,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]]]）教师代码实操，对比效果。dst=cv2.morphologyEx（src,op,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]]]）根据任务书，对开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算、黑帽运算进行实操演练。1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.板书：通用形态学函数。1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。30分钟任务三：核函数知识储备：核函数定义：进行形态学操作时，必须使用一个特定的核（结构元）①自定义生成②.getStructuringElement（）retval=cv2.getStructuringElement（shape,ksize[,anchor]）。教师演示代码，并使用远程控制软件解决学生问题，发现学生的普遍问题。学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问25分钟实操演练拓展练习任务四：将文章中的批注删除课程思政：培养学生实践源于理论的思维发布巩固任务，培养学生实践源于理论的思维学生听讲，观看演示文稿以及编程练习15分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交引导学生进行本次课知识要点总结学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：11章节名称项目六图像梯度与Canny边缘检测（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第七周授课地点教学目标知识目标1.理解图像梯度基本原理2.掌握图像梯度“算子”数学意义3.掌握图像梯度“算子”的使用方法能力目标1.能够理解图像梯度一阶导数和二阶导数的含义2.能够使用Sobel算子进行边缘检测课程思政1.培养学生勇于尝试的精神2.培养学生全面思考的思维3.能根据需要，使用搜索、筛选所需信息的职业素养教学内容主要内容使用OpenCV库中函数实现图像梯度操作，理解函数中使用的参数重点梯度算子的概念难点梯度算子的使用方法教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评梯度算子的概念A梯度算子的使用方法A能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差通过类比梯子的方法，能让学生较容易理解梯度的概念及梯度的数学原理;梯度的函数较为简单，学生能较好地掌握。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论问题讨论：各种相机app中是否有素描画像功能？PS中如何实现这个功能？1.下发任务书，讲解演示文稿；2.板书：图和实现素描画像观看演示文稿及课本并思考回答问题。10分钟新知讲解引导学习2.知识储备：图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.板书：图像梯度学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问20分钟抛出问题引入新知3.知识储备：Sobel算子3.1理论知识Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘，计算所得的是一个梯度的近似值。提问：依据课本公式计算结果，并讨论3.2函数讲解dst=cv2.Sobel（src,ddepth,dx,dy[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]）参数讲解dx代表x方向上的求导阶数dy代表y方向上的求导阶数ksize代表Sobel核的大小。该值为-1时，则会使用Scharr算子进行运算。ddepth通常要将函数cv2.Sobel（）内参数ddepth的值设置为“cv2.CV_64F”教师代码实操，对比效果。教师演示代码，并使用远程控制软件解决学生问题，发现学生的普遍问题。学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟实操演练知识巩固3.知识储备：Sobel算子根据任务书进行.sobel()函数演练，比对x,y不同方向的图像并更改函数参数进行对比。演练sobel函数使用过程学生听讲，观看演示文稿并编程练习20分钟新知讲解实操练习3.知识储备：Sobel算子ksize代表Sobel核的大小。该值为-1时，则会使用Scharr算子进行运算。dst=cv2.Scharr（src,ddepth,dx,dy）=dst=cv2.Sobel（src,ddepth,dx,dy,-1）提示：dst=Scharr（src,ddpeth,dx=1,dy=1）教师代码实操，对比不同算子效果，拓展练习：Schar()函数两种使用方法与显示。发布巩固任务，培养学生实践源于理论的思维学生听讲，观看演示文稿并编程练习10分钟拓展练习知识小结图像梯度概念与Sobel算子的使用总结引导学生进行本次课知识要点总结学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：12章节名称项目六图像梯度与Canny边缘检测（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第七周授课地点教学目标知识目标1.掌握Laplacian算子函数的使用方法2.掌握Canny边缘检测基本原理3.理解Canny参数使用能力目标1.能够使用Laplacian算子函数进行边缘检测2.能够掌握Canny边缘检测基本步骤3.能够使用Canny函数进行边缘检测以及综合应用课程思政1.培养学生全面思考的思维2.培养学生勤恳的工作观教学内容主要内容使用OpenCV库中函数实现canny边缘检测操作，能够理解边缘检测常见内容重点Canny算子基本步骤难点Laplacian算子的基本作用教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能够掌握Canny算子基本步骤A能够掌握Laplacian算子的基本作用B能积极回答老师的提问A能积极参与小组讨论A评价指标A．优秀B.一般C.较差相比较于Sobel算子，Laplacian算子的数学原理较为复杂，从数学上理解会较为复杂，通过对比实验的方法学生能较好地掌握Laplacian算子的使用场景；Canny算子的用途非常广泛，在后续的教学之中会经常用到Canny算子，所以本次课仅介绍其用法，后续对场景会有更细致的介绍，但还缺少综述性的思维导图进行介绍。二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配实操演练拓展练习4.知识储备：Laplacian算子4.1理论知识Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。提问：依据课本公式计算结果，并讨论4.2函数讲解dst=cv2.Laplacian（src,ddepth[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]）ksize代表用于计算二阶导数的核尺寸大小。该值必须是正的奇数通过从图像内减去它的Laplacian图像，可以增强图像的对比度4.3小结Sobel算子=|左-右|/|下-上|Scharr算子=|左-右|/|下-上|Laplacian算子=|左-右|+|左-右|+|下-上|+|下-上|回顾上节课知识点下发任务书，讲解演示文稿；2.板书：laplacian算子1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟结合情境学习新知5．知识储备：Canny边缘检测5.1理论知识(25分钟)Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986年，JohnF.Canny发表了著名的论文AComputationalApproachtoEdgeDetection，在该论文中详述了如何进行边缘检测。步骤1(5分钟)：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。由于图像边缘非常容易受到噪声的干扰，因此为了避免检测到错误的边缘信息，通常需要对图像进行滤波以去除噪声。滤波的目的是平滑一些纹理较弱的非边缘区域，以便得到更准确的边缘。在实际处理过程中，通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。步骤2(5分钟)：计算梯度的幅度与方向。步骤3(5分钟)：非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”。步骤4(10分钟)：确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息。设置两个阈值，其中一个为高阈值maxVal，另一个为低阈值minVal。根据当前边缘像素的梯度值（指的是梯度幅度，下同）与这两个阈值之间的关系，判断边缘的属性。1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.板书：canny边缘检测学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问20分钟函数讲解5.2函数讲解(15分钟)edges=cv2.Canny（image,threshold1,threshold2[,apertureSize[,L2gradient]]）threshold1表示处理过程中的第一个阈值。threshold2表示处理过程中的第二个阈值。apertureSize表示Sobel算子的孔径大小。L2gradient为计算图像梯度幅度（gradientmagnitude）的标识。其默认值为False。1.讲解演示文稿；2.对学生提问；3.板书：canny使用过程学生听讲，观看演示文稿以及提出疑问15分钟任务四：图像矫正5．知识储备：Canny边缘检测实践Canny函数实操演练：使用不同大小的threshold，观察获取到的边缘有何不同发布巩固任务，培养学生实践源于理论的思维学生听讲，观看演示文稿以及编程练习15分钟归纳总结作业布置本次课小结：知识储备与实战任务提交引导学生进行本次课知识要点总结学生提问，老师走到学生中答疑5分钟

序号：13章节名称项目七图像金字塔（一）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第八周授课地点教学目标知识目标1.理解图像金字塔应用场景2.掌握常见金字塔的处理过程能力目标1.能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程2.能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析3.能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像课程思政1.培养学生积极创新的精神2.培养学生独立思考的能力3.培养学生勤恳的工作观教学内容主要内容使用OpenCV库中函数实现高斯金字塔与拉普拉斯金字塔重点图像金字塔的概念难点图像金字塔的实现与作用教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能理解图像金字塔的概念能编程实现图像金字塔的处理能积极回答老师的提问能积极参与小组讨论评价指标A．优秀B.一般C.较差二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动1.课前任务总结与讨论使用Photoshop将素材缩小1倍，将缩小后的图再放大1倍问题讨论：计算机是如何实现这个功能的？通过photoshop放大缩小引出图像上采样下采样的概念观看演示文稿及课本并思考回答问题。10分钟新知讲解引导学习2.知识储备：图像金字塔2.知识储备：图像金字塔图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合通过对原图像不断地向下采样而产生的，即由高分辨率的图像（大尺寸）产生低分辨率的近似图像（小尺寸）图像金字塔的应用：主要解决图像分析尺度问题的，许多图像分析任务，包括超分辨、目标检测等等都是一种很重要的手段。更多的是构造特征时：1、适应尺度变化。2、增加特征维度，构造高维特征。具体应用：sift算法；在fromcoarsetofine由粗到精的搜索策略中都可以用金字塔；opticalflow光流法；slam当中的姿态估计；在多分辨率融合算法中也用到了图像金字塔老师讲解PPT，讲解图像金字塔函数的原理学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟抛出问题引入新知3.知识储备：图像金字塔3.1理论知识知识点回忆：高斯滤波，提问。高斯金字塔：采用高斯滤波器对原始图像进行滤波，得到高斯金字塔。向下采样：向上采样：对像素点以补零的方式完成插值，使用向下采样时所用的高斯滤波器（高斯核）对补零后的图像进行滤波处理，以获取向上采样的结果图像3.2函数讲解dst=cv2.pyrDown（src[,dstsize[,borderType]]）dst=cv2.pyrUp（src[,dstsize[,borderType]]）参数讲解dst为目标图像。src为原始图像。dstsize为目标图像的大小。borderType为边界类型，默认值为BORDER_DEFAULT，且这里仅支持BORDER_DEFAULT”教师代码实操，对比效果。使用PPT，超星学习通等信息化手段帮助学生学习学生听讲，观看演示文稿并思考，以及提出疑问10分钟实操演练知识巩固3.知识储备：图像金字塔根据任务书进行.pyrDown()与.pyrUp()函数对比，实践高斯金字塔的可逆性。老师实操，使用案例式教学，引导学生掌握.pyrDown()与.pyrUp()函数学生听讲，观看演示文稿并编程练习20分钟新知讲解实操练习3.知识储备：图像金字塔3.3理论知识拉普拉斯金字塔：为了在向上采样时能够恢复具有较高分辨率的原始图像，就要获取在采样过程中所丢失的信息。拉普拉斯金字塔的定义形式为Li=Gi-pyrUp（Gi+1）3.4函数讲解使用函数cv2.pyrDown（）和cv2.pyrUp（）构造拉普拉斯金字塔L0=G0-cv2.pyrUp（G1）L1=G1-cv2.pyrUp（G2）L2=G2-cv2.pyrUp（G3）教师代码实操，结合课本知识点实现拉普拉斯金字塔恢复图像。上采样和下采样是图像归一化处理的重要步骤，老师分解案例。学生听讲，观看演示文稿并编程练习拓展练习知识小结空间金字塔的使用总结老师对本次课知识点进行总结，走到学生中答疑学生提问，老师走到学生中答疑10分钟

序号：14章节名称项目七图像金字塔（二）教学课时2授课班级授课时间2022-2023学年第二学期第八周授课地点教学目标知识目标1.掌握常见金字塔的处理过程2.使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能力目标1.能够掌握图像金字塔的应用处理2.能够掌握图像无损恢复与图像融合方法并使用相关函数进行处理课程思政1.培养学生举一反三的能力2.培养学生理论转换为实际应用的自主驱动能力教学内容主要内容深入了解图像金字塔使用场景，能够理解图像融合算法并进行应用重点图像无损恢复的概念及使用场景难点理解图像融合算法并进行应用教法改革教学方法任务驱动法/问答法/范例教学法教学手段教材、电子课件、向日葵远程协助、超星信息化教学教学反思学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能概括出图像无损恢复概念及使用场景能理解图像融合算法并进行应用能积极回答老师的提问能积极参与小组讨论评价指标A．优秀B.一般C.较差二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入师生互动我们通过例7.3，发现图像向下采样后是无法恢复原始高分辨率图像的，基于拉普拉斯金字塔的构建，可以完成高分辨率的图像恢复。本次课主要介绍如何利用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔完成图像压缩以及高分辨率还原。复习讲解图像金字塔操作，并通过实操回顾观看演示文稿及课本5分钟新知讲解引导学习任务准备拉普拉斯金字塔的作用在于，能够恢复高分辨率的图像。图7.7所示为拉普拉斯金字塔的逻辑示意图。图7.7拉普拉斯金字塔逻辑示意图G0、G1、G2、G3分别是高斯金字塔的第0层、第1层、第2层、第3层。L0、L1、L2分别是拉普拉斯金字塔的第0层、第1层、第2层。向下的箭头表示向下采样操作（对应cv2.pyrDown()函数）。向右上方的箭头表示向上采样操作（对应cv2.pyrUp()函数）。加号“+”表示加法操作。减号“-”表示减法操作。相应是实现过程如下：#向下采样（高斯金字塔的构成）G1=cv2.pyrDown(G0)G2=cv2.pyrDown(G1)G3=cv2.pyrDown(G2)#拉普拉斯金字塔L0=G0-cv2.pyrUp(G1)L1=G1-cv2.pyrUp(G2)L2=G2-cv2.pyrUp(G3)#向上采样恢复高分辨率的图像G0=L0+cv2.pyrUp(G1)G1=L1+cv2.pyrUp(G2)G2=L2+cv2.pyrUp(G3)老师讲解PPT，讲解ROI提取的原理1.观看演示文稿，尝试理解定义；2.结合课本与搜索引擎，归纳得出新知；3.使用超星学习通等信息化手段帮助学生学习，学生在超星上提交学习结果。20分钟结合情境学习新知任务演练——还原高分辨率的图像【例7.5】对向下采样的图像进行高分辨率恢复。importcv2importnumpyasnpG0=cv2.imread("pyr.jpg")cv2.imshow("inputimage",G0)#生成高斯金字塔G1=cv2.pyrDown(G0)G2=cv2.pyrDown(G1)G3=cv2.pyrDown(G2)G4=cv2.pyrDown(G3)l3=cv2.pyrUp(G4)l2=cv2.pyrUp(l3)l1=cv2.pyrUp(l2)l0=cv2.pyrUp(l1)#生成拉普拉斯金字塔L0=G0-cv2.pyrUp(G1)L1=G1-cv2.pyrUp(G2)L2=G2-cv2.pyrUp(G3)L3=G3-cv2.pyrUp(G4)cv2.imshow("L0",L0)cv2.imshow("L