※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课：110-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 黄汉邦、林峻永合授 λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 机械系选修 δ 课程大概内容 期中考前为黄汉邦老师；期中後为林峻永老师授课。 前半学期： Introduction to robot vision Overview of Matlab, OpenCV and Yolo Frequency analysis Fourier transform Random process Image formation and image processing Image degradation and restoration Morphological operation 後半学期： Camera calibration Hand eye calibration Pose estimation Stereo vision Hough transform Principle component analysis (PCA) Curvature method Featuring matching and selection Neural network Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 黄汉邦：★★ 林峻永：★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 4th E dition,2018 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 黄汉邦老师： 全部投影片上课，投影片内容就是节录课本的文字跟影像处理前後的图片，但是老师讲授 速度很快，而且除了frequency analysis 和morphological operation之外很多内容都只 是通识性的带过，如果要深入了解必须去翻原文书，或者yt上面有很多digital image pr ocessing的课程，我觉得看完的收获会更多。 前半学期课程涵盖第一周的课程总览跟228连假，老师还花一周请助教来介绍各种影像处 理的工具（真的只是概略性的介绍，一节课介绍完Matlab、OpenCV和YOLO），因此老师真 正有上到课的时间大概是三周，个人觉得很赶而且上课成效不是太好。第一周结束什麽课 都没上，老师就出了一个calibration 的作业隔周交，当下真的觉得到底是三小... 林峻永老师： 每个单元的课程内容都来自於一篇论文，老师会整理论文的重点和推导，并抄写在黑板上 进行讲解，最後再用投影片统整一次。这边就蛮看个人的喜好了，有人喜欢印出整篇pape r然後上课对应着看，也有人比较喜欢跟着老师抄笔记，省去阅读论文的时间，优点是只 要跟着上课作业一定写得出来。此外，受到前一学期疫情影响，还有留存的上课影片可以 观看。但是老师口条跟讲解脉络部分就不是太流利... σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) Homework: 25% 1st Exam: 25% 2nd Exam: 25% Final project: 25% ρ 考题型式、作业方式 第一次期中考可以带一张A4双面的小抄，考试内容都是从上课投影片和作业出，没有太繁 琐的计算和公式推导，只是需要知道一些影像处理的流程和方法，像是有一题就要求写出 影像滤波的pseudo code。 第二次期中考受疫情影响为take home形式，可以查阅任何资料但是不能和其他人讨论。 包含手写和程式，内容和作业、上课例题差不多。两次助教都没有改的很严苛。 四次作业大概都是重现上课所讲的演算法，不限程式语言。影像处理的部分都有现成的fu nction可以用，而论文相关内容都要自己手刻。助教人很好！！！有问题跟他约office h our 都会热心协助，有一次作业卡住我拿着已经写好的程式码去请教，助教甚至花了两三 个小时跟我逐行对答案并讲解。 Final project 题目自订，跟机器人和视觉相关即可，但是整个学期上课内容用在专题上 的部分可能很少很少，需要额外花费时间和心力研读。 ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 不重视出席率，加签全签。 学过讯号与系统、线性代数会轻松一点，但是没有也没差。 程式语言的话就Matlab或python为佳。 Ψ 总结 笔者已经上过林峻永老师三门课，对於老师的口条可说已经满习惯了；黄汉邦老师在机械 系也是出了名的硬邦邦。这门课在16周内有四次作业、期中期末考、口头报告和书面报告 ，loading不轻，修课前请三思并有心理准备。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 223.137.200.157 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NTUcourse/M.1655885850.A.405.html 确实... ※ 编辑: yawn (223.137.200.157 台湾), 06/22/2022 20:33:57 ※ 编辑: yawn (223.137.200.157 台湾), 06/23/2022 00:49:55 ※ 编辑: yawn (114.136.194.167 台湾), 06/24/2022 12:01:03