目录

●项目一 初识计算机视觉——开发环境搭建
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
1.1 计算机视觉概述
1.1.1 计算机视觉的概念
1.1.2 计算机视觉与人工智能的关系
1.1.3 计算机视觉的发展历程与现状
1.1.4 计算机视觉的应用领域
行业应用视角：产业智能化的感知基石
1.1.5 同步训练
1.2 开发环境与工具
1.2.1 Python
1.2.2 Anaconda
1.2.3 PyCharm
1.2.4 OpenCV
1.2.5 深度学习框架
行业应用视角：工程化落地的效率基石
1.2.6 同步训练
项目实施
项目拓展
项目巩固
项目二 图像加密解密——ROI操作与运算
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
2.1 图像的基本操作
2.1.1 读取、显示、保存图像
2.1.2 图像通道处理
2.1.3 指定ROI
2.1.4 色彩空间的选择
2.1.5 掩模
行业应用视角：掩模与ROI的协同效应
2.1.6 同步训练
2.2 图像运算
2.2.1 加法运算
2.2.2 减法运算
2.2.3 加权加法运算
2.2.4 按位逻辑运算
行业应用视角：图像运算的工业协作范式
2.2.5 同步训练
2.3 图像加密解密原理
2.3.1 对称加密
2.3.2 非对称加密
2.3.3 混合加密
2.3.4 基于深度学习的加密
行业应用视角：视觉安全的加密协作
2.3.5 同步训练
项目实施
项目拓展
项目巩固
项目三 图像艺术风格转换——图像滤波处理
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
3.1 几何变换
3.1.1 缩放
3.1.2 翻转
3.1.3 仿射变换
3.1.4 透视变换
行业应用视角：几何变换的空间校准
3.1.5 同步训练
3.2 图像的直方图处理
3.2.1 图像直方图的含义
3.2.2 绘制图像直方图
3.2.3 直方图均衡
行业应用视角：图像质量的诊断与增强
3.2.4 同步训练
3.3 图像滤波
3.3.1 均值滤波
3.3.2 高斯滤波
3.3.3 中值滤波
3.3.4 双边滤波
3.3.5 方框滤波
3.3.6 2D滤波
行业应用视角：图像滤波的工程化选型
3.3.7 同步训练
项目实施
项目拓展
项目巩固
项目四 车牌识别——形态学处理与轮廓检测
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
4.1 阈值处理
4.1.1 全局阈值处理
4.1.2 自适应阈值处理
行业应用视角：阈值处理的环境适应性原则
4.1.3 同步训练
4.2 形态学变换
4.2.1 腐蚀
4.2.2 膨胀
4.2.3 高级形态学操作
行业应用视角：从规则驱动到智能感知的形态处理演进
4.2.4 同步训练
4.3 图像轮廓
4.3.1 查找轮廓
4.3.2 绘制轮廓
4.3.3 轮廓特征
行业应用视角：轮廓处理的目标结构化分析
4.3.4 同步训练
4.4 边缘检测
4.4.1 Sobel边缘检测
4.4.2 Laplacian边缘检测
4.4.3 Canny边缘检测
行业应用视角：边缘检测的精度与效率平衡
4.4.4 同步训练
项目实施
项目拓展
项目巩固
项目五 图像检索——特征提取与相似度匹配
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
5.1 角点检测
5.1.1 Harris角点检测
5.1.2 优化Harris角点检测
5.1.3 Shi‑Tomasi角点检测
行业应用视角：角点检测的特征基石作用
5.1.4 同步训练
5.2 特征检测
5.2.1 FAST特征检测
5.2.2 SIFT特征检测
5.2.3 ORB特征检测
5.2.4 LBP特征检测
行业应用视角：特征检测的性能权衡
5.2.5 同步训练
5.3 特征匹配
5.3.1 暴力匹配器
5.3.2 FLANN匹配器
行业应用视角：特征匹配的精度与效率平衡
5.3.3 同步训练
项目实施
项目拓展
项目巩固
项目六 交通标志识别——图像分割与模板匹配
知识目标
技能目标
素养目标
项目导入
知识准备
6.1 图像分割
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