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时间安排如下：

第1周：基础知识和安装

目标

了解计算机视觉的基本概念，安装OpenCV，并学会基本的图像操作。（windows、anaconda、pycharm专业版）

内容

1. 计算机视觉简介：了解计算机视觉的应用领域和基本概念。
2. OpenCV简介：了解OpenCV的历史、特点和应用。
3. 安装OpenCV：在不同操作系统（Windows/Linux/MacOS）上安装OpenCV。
4. 第一个OpenCV程序：读取、显示、保存图像。

第2-3周：图像处理基础

目标

掌握图像处理的基础知识，如图像的基本操作、图像变换等。

内容

1. 图像基础：像素、色彩空间转换（RGB、HSV等）。
2. 图像操作：图像裁剪、缩放、旋转、翻转。
3. 图像滤波：平滑、模糊图像，边缘检测算法。
4. 图像变换：仿射变换、透视变换。

第4-5周

特征检测与匹配

目标

了解和实践图像特征检测与匹配技术。

内容

1. 关键点检测：SIFT、SURF、ORB等算法的原理和应用。
2. 特征描述符：了解不同特征描述符的特点和应用场景。
3. 特征匹配：Brute-Force匹配器和FLANN匹配器的使用。

第6-7周

高级视觉任务

目标

探索OpenCV在高级视觉任务中的应用，如人脸识别、物体检测等。

内容

1. 物体检测：使用Haar级联分类器进行人脸检测。
2. 机器学习与OpenCV：使用OpenCV进行简单的机器学习任务。
3. 深度学习与OpenCV：了解如何利用OpenCV和深度学习进行图像分类、物体检测。

第8周及以后

实战项目和进阶学习

目标

通过实际项目巩固学习内容，探索更多OpenCV的高级功能。

内容

1. 实战项目：选择一个实际问题，如智能交通监控、人脸识别门禁系统等，使用OpenCV进行解决。
2. 进阶学习：探索OpenCV的其他高级功能，如3D重建、跟踪、增强现实等。