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《计算机视觉技术与应用》教案
课时分配表
章序
课程内容
课时
备注
1
搭建计算机视觉开发环境
4
2
夯实计算机视觉开发基础
10
3
色彩分割
10
4
图像平滑处理
12
5
形状识别
18
6
物体检测与计数
14
7
图像拼接
12
8
视频处理
6
9
人脸检测与识别
10
合计
96
课题
搭建数据可视化开发平台
课时
4课时（180min）
教学目标
知识目标：
（1）掌握计算机视觉的概念。
（2）理解计算机视觉与相关学科的关系。
（3）了解计算机视觉的常见任务。
（4）了解OpenCV及其主要模块。
技能目标：
（1）能够成功搭建计算机视觉开发环境。
（2）能够使用PyCharm完成Python程序的编辑、运行和调试。
素养目标：
（1）锻炼学生的动手能力，增强积极主动寻求解决问题方法的意识。
（2）培养学生服务集体、团结协作的团队精神。
教学重难点
教学重点：计算机视觉的概念、常见任务
教学难点：成功搭建计算机视觉开发环境，使用PyCharm完成Python程序的编写和运行
教学方法
案例分析法、问答法、讨论法、讲授法
教学用具
电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学过程
主要教学内容及步骤
考勤
【教师】使用APP进行签到
【学生】班干部报请假人员及原因
新课预热
【教师】自我介绍，与学生简单互动，介绍课程内容、考核标准等
【学生】聆听、互动
【教师】讲述一些计算机视觉技术的实际案例，使学生了解计算机视觉技术的重要性
【学生】聆听、记录、理解
问题导入
【教师】对学生进行分组，每4～6人一组，并选出一名组长，然后组织学生以小组为单位，扫码播放“计算机视觉技术的发展历程”视频（详见教材），帮助学生了解计算机视觉技术的发展历史及应用场景，并提出问题：
问题1：简述Marr理论。
问题2：简述20世纪90年代计算机视觉技术的发展变化。
【学生】分组、观看、思考、讨论、举手回答
传授新知
【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，讲解计算机视觉的概念、与相关学科的关系和常见任务，以及计算机视觉技术工具OpenCV及其主要模块的相关知识
1.1计算机视觉概述
1.1.1什么是计算机视觉
计算机视觉（computervision,CV）是一门研究如何使机器“看”的科学，其目标是实现对图像的理解。更具体地说，计算机视觉是用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于图像识别、跟踪和测量等任务。
……（详见教材）
1.1.2计算机视觉的相关学科
作为一门学科，计算机视觉与许多学科都有着千丝万缕的联系。
1．图像处理
图像处理通常是把一幅图像变换成另一幅图像，也就是说，图像处理系统输入的是图像，输出的仍然是图像。虽然图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要关注的是输出图像的视觉感知效果。……（详见教材）
2．机器视觉或机器人视觉
很多情况下，机器视觉或机器人视觉与计算机视觉都作为同义词使用。……（详见教材）
3．模式识别
模式识别用于研究分类问题，确定符号、图像、物体等输入对象的类别，强调一类事物区别于其他事物所具有的共同特征。……（详见教材）
4．人工智能
人工智能是指能够让机器或系统像人一样拥有智力和能力，可以代替人类实现识别、认知、分析和决策等多种功能的技术。……（详见教材）
5．计算机图形学
计算机图形学是通过几何基元（如线、圆和自由曲面等）来生成图像的，它在可视化和虚拟现实中起着重要作用。……（详见教材）
1.1.3计算机视觉的常见任务
1．图像分类
图像分类旨在判断该图像所属的类别，即给定一幅输入图像，解决“是什么”的问题。……（详见教材）
2．目标检测
目标检测是指通过算法自动检测出图像中常见物体的大致位置，通常用边界框表示，并识别出边界框中物体的类别信息，主要是解决“是什么，在哪里”的问题。
3．图像分割
图像分割是通过算法自动分割并识别出图像中的内容，可以将图像分割理解为每个像素点的分类问题，通过分析每个像素点的物体类别信息，解决“每个像素属于哪类目标物或场景”的问题。
4．目标跟踪
目标跟踪是在给定目标初始位置的情况下，根据所设计的模型来预测后续视频图像帧中目标的位置和移动尺度等信息的过程。
?【教师】通过多媒体展示“计算机视觉常见任务”图片，并进行讲解
1.2认识OpenCV
1.2.1什么是OpenCV
OpenCV（opensourcecomputervisionlibrary）是一个跨平台的开放源代码的计算机视觉库，主要用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等领域，提供了超过2500个优化的算法和功能模块。
1.2.2OpenCV的主要模块
OpenCV