OpenCV计算机视觉技术（Python语言描述）电子教案 第5单元 图像轮廓检测--4学时.docxVIP

单元名称

第5单元:图像轮廓检测

授课学时

4学时

授课地点

授课班级

授课内容

图像轮廓的概念；轮廓检测的方法；凸包和多边形轮廓的检测

教学

目标

知识

目标

理解图像轮廓的概念；

掌握轮廓检测的方法；

了解凸包和多边形轮廓的原理。

能力

目标

进行图像的轮廓检测；

计算凸包和多边形轮廓；

对轮廓进行特征分析。

素质

目标

培养学生的图像分析和特征提取能力。

教学

重点

与难点

重点

轮廓检测的方法；凸包和多边形轮廓的检测

难点

轮廓特征的分析和应用

教学过程安排

新知讲解

(15min)

介绍图像轮廓的概念和重要性，通过实例展示轮廓在图像分析中的作用

突出重点

（30min）

讲解轮廓检测的方法，包括基于阈值的轮廓检测和基于边缘的轮廓检测

实操演示

(45min)

演示如何使用OpenCV进行轮廓检测，提取轮廓的坐标和特征

突破难点

(30min)

讲解凸包和多边形轮廓的检测原理，介绍如何使用OpenCV实现凸包和多边形轮廓的检测

动手实践

(45min)

安排实践操作，让学生对不同图像进行轮廓检测和特征分析，观察不同轮廓的特点

案例分析

(15min)

通过案例分析，让学生了解如何将轮廓检测应用于实际问题，如物体识别、形状分析等

课后学习

任务布置

1.对给定的一组图像，使用不同方法（如基于阈值和基于边缘）进行轮廓检测，比较不同方法在轮廓提取精度和完整性方面的表现，并撰写分析报告。

2.给定一张包含多个物体的图像，检测每个物体的轮廓，并计算它们的面积、周长、中心坐标等特征，将结果整理成表格。

3.使用凸包检测方法对一个手势图像进行处理，提取出手势的轮廓并计算其凸包，观察凸包与原始轮廓之间的差异，并分析其原因

课后反思