（1）OpenCV概述与开发环境搭建：了解OpenCV的发展历程、功能模块（core、imgproc、highgui、video、features2d、objdetect、dnn等）及其在计算机视觉领域的核心地位。对比OpenCV不同版本的特点与选型建议。配置Python/C++开发环境，安装OpenCV库及依赖（NumPy、Matplotlib等），使用Anaconda创建专用虚拟环境，验证安装并编写第一个OpenCV程序。
（2）图像基础操作：掌握图像的读取、显示、保存方法，理解图像在OpenCV中的存储格式（BGR色彩空间）及其与RGB的区别。学习图像的创建、复制、裁剪、缩放、旋转、翻转等基本几何变换操作。掌握图像像素的访问与遍历方法，实现图像的算术运算（加减乘除、加权混合）和位运算（与或非、异或）。
（3）色彩空间与通道处理：深入理解色彩空间模型：RGB、HSV、Lab、YUV、灰度图的原理、转换关系与适用场景。掌握使用OpenCV进行色彩空间转换的方法（cvtColor）。学习图像通道的分离（split）与合并（merge）操作，实现基于色彩空间的目标提取（如肤色检测、颜色分割）。
（4）图像增强与直方图：掌握图像增强的核心方法，改善图像的视觉效果。学习直方图的概念与绘制方法（calcHist），实现直方图均衡化（equalizeHist）提升图像对比度。学习自适应直方图均衡化（CLAHE）处理局部对比度问题。掌握伽马校正（gamma correction）、对数变换等灰度变换技术。
（5）图像滤波与去噪：理解图像滤波的数学原理（卷积操作）。掌握空间域滤波技术：均值滤波（blur）、高斯滤波（GaussianBlur）、中值滤波（medianBlur）、双边滤波（bilateralFilter）的原理、特点与应用场景。实现图像的降噪处理，对比不同滤波算法对图像质量的影响。
（6）形态学图像处理：掌握数学形态学的基础操作及其在二值图像和灰度图像中的应用。学习腐蚀（erode）、膨胀（dilate）、开运算（morphologyEx）、闭运算的数学原理与实现方法。掌握形态学梯度、顶帽变换、黑帽变换等高阶操作，应用于噪声去除、区域填充、边界提取、连通域分析等任务。
（7）边缘检测与图像梯度：深入理解边缘检测的基本原理和数学基础（梯度、导数）。掌握Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子的原理与实现。深入理解Canny边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测），实现高质量的边缘提取。
（8）图像分割与轮廓分析：掌握图像分割的核心方法。学习基于阈值的分割方法：全局阈值（threshold）、自适应阈值（adaptiveThreshold）、大津法（OTSU）的原理与实现。掌握轮廓查找（findContours）与绘制（drawContours）方法，学习轮廓特征提取（面积、周长、质心、外接矩形、最小外接圆）。了解分水岭算法（watershed）在粘连目标分割中的应用。
（9）特征检测与描述：学习图像局部特征检测算法。掌握角点检测算法：Harris角点、Shi-Tomasi角点的原理与实现。学习尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）、ORB等局部特征描述子的原理与应用。实现特征点的检测与可视化。
（10）特征匹配与图像拼接：掌握基于局部特征的图像匹配技术。学习特征点匹配算法：暴力匹配器（BFMatcher）、FLANN快速匹配器的原理与实现。掌握误匹配剔除策略：比值测试、RANSAC随机抽样一致性算法。实现基于特征匹配的图像拼接（图像配准、融合）和全景图生成。
（11）目标检测与跟踪：掌握基于Haar级联分类器的人脸检测方法（CascadeClassifier），理解级联分类器的工作原理。学习使用OpenCV的HOG特征与SVM实现行人检测。掌握视频分析基础：背景减除（BackgroundSubtractor）、Meanshift和Camshift算法实现目标跟踪。了解OpenCV DNN模块加载预训练深度学习模型（YOLO、SSD）进行目标检测。
（12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的OpenCV应用项目（如人脸检测与识别系统、文档扫描矫正系统、运动目标检测与跟踪、工业缺陷检测平台）。涵盖图像采集、预处理、特征提取、目标检测和结果可视化的全流程，形成规范的OpenCV项目报告。
