单元名称
第1单元:初见OpenCV
授课学时
2学时
授课地点
授课班级
授课内容
计算机视觉的基本概念；OpenCV之于计算机视觉的关系；安装OpenCV的运行环境。
教学
目标
知识
目标
理解计算机视觉的基本概念；
了解OpenCV在计算机视觉中的作用；
掌握OpenCV的安装和环境配置。
能力
目标
能够解释计算机视觉的基本概念；
了解OpenCV的作用；
掌握OpenCV的安装和环境配置。
素质
目标
培养学生对计算机视觉的兴趣和热情。
教学
重点
与难点
重点
OpenCV的安装和环境配置
难点
计算机视觉的基本概念理解
教学过程安排
课程引入
(15min)
通过案例引入计算机视觉的概念，展示计算机视觉在现实生活中的应用（如人脸识别、物体识别等），讲解计算机视觉的基本原理和重要性
重点讲解（30min）
介绍OpenCV库，展示OpenCV能实现的各种功能，强调其在计算机视觉领域的重要性
实操演示
(20min)
详细指导学生安装OpenCV，包括在不同操作系统上的安装步骤，配置运行环境
动手实践(25min)
学生独立实操动手完成安装过程，并进行简单的测试以验证安装是否成功
课后学习
任务布置
查阅资料，了解计算机视觉在医疗、安防、自动驾驶等领域的最新应用案例，并整理成报告。
课后反思
单元名称
第2单元:OpenCV入门
授课学时
4学时
授课地点
授课班级
授课内容
图像的读取与写入；NumPy多维数组的使用；图像的基本操作；视频的读取与写入；照相机程序的实现
教学
目标
知识
目标
掌握图像读取、显示和保存的方法；
能够运用NumPy进行图像数据操作；
实现视频的读取、处理和保存；开发一个简单的照相机程序。
能力
目标
掌握图像的基本操作；
能够使用NumPy进行图像数据处理；
实现视频的读取和写入；
开发照相机程序。
素质
目标
培养学生的动手能力和实践兴趣。
教学
重点
与难点
重点
图像的读取、显示和保存；NumPy数组的使用
难点
照相机程序的实现
教学过程安排
新知介绍
(15min)
讲解图像的读取与写入，演示如何使用OpenCV读取不同格式的图像文件并在窗口中显示，介绍图像的保存方法
突出重点
（30min）
深入讲解NumPy多维数组在图像处理中的应用，通过实例演示如何使用NumPy对图像像素进行操作，如改变图像亮度、对比度等
理论讲解
(30min)
介绍图像的基本操作，如颜色空间转换、图像缩放、旋转等
实操演示
(45min)
介绍视频的读取与写入，讲解如何使用OpenCV捕获视频流、处理视频帧并保存处理后的视频
项目实践(45min)
指导学生开发一个简单的照相机程序，综合运用前面所学的知识，实现实时图像捕获、处理和显示功能
内容总结
(15min)
总结本章内容，通过案例分析让学生进一步理解各种图像处理技术的应用场景
课后学习
任务布置
1.编写一个Python脚本，实现批量读取一个文件夹中的所有图像文件，并将它们转换为灰度图后保存到另一个文件夹中。
2.在照相机程序的基础上，添加功能：实时检测并显示当前捕获图像的尺寸、颜色空间等信息
课后反思
单元名称
第3单元:图像平滑与形态学处理
授课学时
4学时
授课地点
授课班级
授课内容
图像噪声的类型；常用的平滑滤波；数学形态学的基本操作。
教学
目标
知识
目标
理解图像噪声的类型；
掌握平滑滤波和形态学操作的原理。
能力
目标
应用不同的滤波方法进行图像去噪；
使用形态学操作处理图像；
掌握图像金字塔的构建和使用。
素质
目标
培养学生的图像处理能力和问题解决能力。
教学
重点
与难点
重点
常用的平滑滤波方法；形态学操作的基本原理
难点
图像金字塔的构建和使用
教学过程安排
新知介绍
(20min)
介绍图像噪声的类型及其对图像质量的影响，通过实例展示不同噪声的特点
内容演示
（65min）
讲解常用的平滑滤波方法，如均值滤波、高斯滤波等，演示如何使用OpenCV实现这些滤波操作，并比较它们的效果
理论讲解
(45min)
讲解数学形态学的基本概念和操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，通过实例展示这些操作对图像的影响
难点突破
(30min)
深入讲解图像金字塔的构建和使用，包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，演示如何使用OpenCV实现图像金字塔的构建
动手实践
(45min)
安排实践操作，让学生运用所学的平滑滤波和形态学操作对带有噪声的图像进行处理，观察和分析不同方法的效果
知识总结(15min)
总结本章内容，通过案例分析让学生进一步理解各种图像处理技术的应用场景
课后学习
任务布置
1.对给定的一组噪声图像，分别使用均值滤波、高斯滤波、中值滤波进行去噪处理，比较不同滤波器在去除噪声和保留图像细节