Python编程基础与机器视觉
Python编程基础与机器视觉

发布日期:2020-04-15浏览量:

《Python编程基础与机器视觉》教学大纲

学 分:3

学 时:48

适用专业: 纵深拓展课

一、课程性质和任务

课程性质

本课程是面向全校同学开发的选修课程,也可供电子与通信学院的院内拓展专业和全校拓展专业课程。通过该课程的教学,使学生在掌握Python语言编程的基础上,可以运用Python完成机器学习、机器视觉等领域的一些应用开发。旨在培养学生的编程能力、及调试能力。在学习技术的同时,培养分析问题和解决问题的能力,为个人后续的专业发展和拓展打下坚实的基础。

课程任务

本课程要求学生在学习和掌握Python语言编程的基础上,可以运用Python完成机器学习、机器视觉等领域的一些应用开发。在学习工程中,锻炼学生的编程能力、逻辑能力,培养学生细致缜密的工作态度和团结协作的良好品质。

二、课程基本要求

本课程要求学生通过理论、实操和调研的学习过程,掌握如下知识点,包括:

1. Python语言编程基础

2. 机器视觉中Python应用开发

三、教学条件

为保证教学效果,要求全部课时在有计算机电子基础实训室;要求实训室计算机是win7以上操作系统,并安装Python,Notepad++,Powershell软件,要求有多媒体教学环境。

四、教学内容及学时安排

单元

主要内容

教学要求

学时

1

Python语言基础

理论教学

1.Python编程环境搭建

2.第一单元:

Python第一个程序

注释

数字与数学运算

变量

字符串和文本

打印调试方法

3.第二单元:

文件读取和操作

函数

4.第三单元:

逻辑表达式

分支判断

循环

5.第四单元:

列表

字典

6.第五单元:

模块、类与对象

7.第六单元:

面向对象编程技术

继承与合成

掌握Python语言基础知识

16

实践教学

穿插于每堂课的练习中,以练促教

掌握Python语言编程调试方法

2

Python在机器视觉开发中的应用

理论教学

1. OpenMV的图像处理方法

2. OpenMV的单片机编程

3. OpenMV的固件与调试方法

4. 动手写一个OpenMV应用

掌握Python语言在机器视觉开发中的方法

16

实践教学

1.图像处理

2.人脸识别

3.边缘检测

4.轨迹跟踪

掌握基于OpenMV机器视觉开发套装的开发调试方法

学 时 合 计 48

实践教学

16

理论教学

16

五、考核方式

本课程考核采用形成性考核方式,平时成绩占50%,期末上机考试占50%。平时成绩强调平时的出勤、课堂纪律、课堂表现,占20%;实训项目考察学生分析问题解决问题的能力,占30%;期末上机考试考察学生编程逻辑思维建立及综合应用能力,占50%。

六、参考教材

1.《笨办法学Python》,人民邮电出版社,Zed A. Shaw著。

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