OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)教学教案

PAGEPAGE0教案课程名称计算机视觉基础课程代码系(部)教研室(实验室)授课教师职称年月PAGE2课程名称计算机视觉基础总计：44学时课程类别专业课课程代码讲授：34学时实验：10学时其他：学时授课教师学分授课对象教材和主要参考资料教材：夏帮贵《OpenCV计算机视觉基础教程（Python版）（慕课版）》人民邮电出版社2021.6参考资料：李立宗《OpenCV轻松入门：面向Python》，电子工业出版社2019.5课程简介计算机视觉是人工智能的一个重要研究领域，主要研究如何让计算机代替人眼实现对目标的分类、识别、跟踪和场景理解等内容。OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉库，最早由Intel发起并参与开发。OpenCV从4.5.0版开始，将以前的BSD许可更改为Apache2许可，允许企业和研究人员自由使用。Python功能强大且简单易学，是目前非常流行的程序设计语言之一。通过Python来实现OpenCV应用，可以让你快速理解并掌握实现计算机视觉应用的基本概念和方法。教学难点重点第1章：OpenCV起步第2章：图像处理基础第3章：图形用户界面第4章：图像变换第5章：边缘和轮廓第6章：直方图第7章：模板匹配和图像分割第8章：特征检测第9章：人脸检测和识别第10章：机器学习和深度学习

授课题目：第1章OpenCV起步授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：2实验课：1教学大纲要求：让学生了解OpenCV简介，掌握配置开发环境、使用OpenCV文档和示例。教学重点及难点：重点：配置开发环境、使用OpenCV文档和示例作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容主要教学内容：第1章OpenCV起步1.1OpenCV简介1.1.1OpenCV主要功能及模块介绍1.1.2OpenCV的版本1.1.3OpenCV-Python简介1.2配置开发环境1.2.1安装Python1.2.2安装NumPy1.2.3安装OpenCV-Python1.2.4安装VisualStudioCode1.3使用OpenCV文档和示例1.3.1查看OpenCV文档1.3.2查看OpenCV-Python示例第1章1.4实验1.4.1实验1：配置虚拟开发环境1.4.2实验2：在VSCode中运行示例授课题目：第2章图像处理基础授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：4实验课：1教学大纲要求：掌握NumPy简介、图像基础操作、图像运算。教学重点及难点：重点：NumPy简介、图像基础操作、图像运算。作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容主要教学内容：第2章图像处理基础 2.1NumPy简介 2.1.1数据类型 2.1.2创建数组 2.1.3数组的形状 2.1.4索引、切片和迭代 2.1.5数组运算 2.2图像基础操作 2.2.1读、写、显示图像 2.2.2读、写、播放视频 2.2.3操作灰度图像 2.2.4操作彩色图像 2.2.5图像通道操作 2.3图像运算 2.3.1加法运算 2.3.2加权加法运算 2.3.3位运算 第2章2.4实验 2.4.1实验1：为人物图像打码2.4.2实验2：创建图像掩模

授课题目：第3章图形用户界面授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：4实验课：1教学大纲要求：让学生掌握窗口控制、绘图、响应鼠标事件、使用跟踪栏。教学重点及难点：重点：窗口控制、绘图、响应鼠标事件、使用跟踪栏作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容主要教学内容：第3章图形用户界面 3.1窗口控制 3.1.1创建和关闭窗口 3.1.2调整窗口大小 3.2绘图 3.2.1绘制直线 3.2.2绘制矩形 3.2.3绘制圆 3.2.4绘制椭圆 3.2.5绘制多边形 3.2.6绘制文本 3.2.7绘制箭头 3.3响应鼠标事件 3.4使用跟踪栏 第3章3.5实验 3.5.1实验1：鼠标取点绘图3.5.2实验2：使用跟踪栏选择通道图像授课题目：第4章图像变换授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：6实验课：1教学大纲要求：让学生掌握色彩空间变换、几何变换、图像模糊、阈值处理、形态变换。教学重点及难点：重点：色彩空间变换、几何变换、图像模糊、阈值处理、形态变换。作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容主要教学内容：第4章图像变换4.1色彩空间变换4.1.1RGB色彩空间4.1.2GRAY色彩空间4.1.3YCrCb色彩空间4.1.4HSV色彩空间4.2几何变换 4.2.1缩放 4.2.2翻转 4.2.3仿射 4.2.4透视 4.3图像模糊 4.3.1均值滤波4.3.2高斯滤波4.3.3方框滤波4.3.4中值滤波4.3.5双边滤波4.3.62D卷积 4.4阈值处理 4.4.1全局阈值处理 4.4.2自适应阈值处理 4.5形态变换 4.5.1形态操作内核 4.5.2腐蚀 4.5.3膨胀 4.5.4高级形态操作第4章4.6实验 4.6.1实验1：图像几何变换4.6.2实验2：图像形态变换授课题目：第5章边缘和轮廓授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：4实验课：1教学大纲要求：让学生掌握边缘检测、图像轮廓、霍夫变换。教学重点及难点：重点：边缘检测、图像轮廓、霍夫变换作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容第5章边缘和轮廓 5.1边缘检测 5.1.1Laplacian边缘检测5.1.2Sobel边缘检测 5.1.3Canny边缘检测 5.2图像轮廓 5.2.1查找轮廓 5.2.2绘制轮廓 5.2.3轮廓特征 5.3霍夫变换 5.3.1霍夫直线变换 5.3.1霍夫圆变换 第5章5.4实验 5.4.1实验1：使用Canny边缘检测5.4.1实验2：查找和绘制轮廓授课题目：第6章直方图授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：4实验课：1教学大纲要求：让学生掌握直方图基础、直方图均衡化、二维直方图。教学重点及难点：重点：直方图基础、直方图均衡化、二维直方图作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容第6章直方图6.1直方图基础6.1.1用hist()函数绘制直方图6.1.2用calcHist()函数查找直方图 6.1.3应用掩模的直方图6.1.4Numpy中的直方图6.2直方图均衡化6.2.1普通直方图均衡化6.2.2限制对比度自适应直方图均衡6.3二维直方图6.3.1OpenCV中的二维直方图6.3.2Numpy中的二维直方图第6章6.4实验6.4.1实验1：使用Numpy函数计算直方图6.4.2实验2：使用OpenCV函数计算直方图授课题目：第7章模板匹配和图像分割授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：2实验课：1教学大纲要求：让学生掌握模板匹配、图像分割、交互式前景提取。教学重点及难点：重点：模板匹配、图像分割、交互式前景提取作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容第7章模板匹配和图像分割 7.1模板匹配 7.1.1单目标匹配 7.1.2多目标匹配 7.2图像分割 7.2.1分水岭算法分割 7.2.2图像金字塔 7.3交互式前景提取 第7章7.4实验 7.4.1实验1：使用模板匹配查找图像7.4.2实验2：使用交互式前景提取方法分割图像 授课题目：第8章特征检测授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：4实验课：1教学大纲要求：让学生掌握角检测、特征点检测、特征匹配、对象查找。教学重点及难点：重点：角检测、特征点检测、特征匹配、对象查找。作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容第8章特征检测 8.1角检测 8.1.1哈里斯角检测8.1.2优化哈里斯角8.1.3Shi-Tomasi角检测8.2特征点检测 8.2.1FAST特征检测8.2.2SIFT特征检测8.2.3ORB特征检测8.3特征匹配 8.3.1暴力匹配器8.3.2FLANN匹配器8.4对象查找 实验：8.5实验 8.5.1实验1：应用Shi-Tomasi角检测器8.5.2实验2：应用特征匹配查找对象授课题目：第9章人脸检测和识别授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：2实验课：1教学大纲要求：让学生掌握人脸检测、人脸识别。教学重点及难点：重点：人脸检测、人脸识别作业、讨论题、思考题：课后总结分析：教学内容实验内容第9章人脸检测和识别9.1人脸检测9.1.1基于Haar的人脸检测9.1.2基于深度学习的人脸检测9.2人脸识别9.2.1EigenFaces人脸识别9.2.2Fisherfaces人脸识别9.2.3LBPH人脸识别第9章9.3实验9.3.1实验1：使用Harr级联检测器9.3.2实验2：使用EigenFace人脸识别器授课题目：第10章机器学习和深度学习授课方式（请打√）理论课□讨论课□实验课□习题课□其他□课时安排理论课：2实验课：1教学大纲要求：让学生掌握机