※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）： 是 哪一學年度修課： 108 學年度第二學期 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 黃漢邦教授、林峻永教授合開 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 機械系選修 δ 課程大概內容 上半學期 (黃漢邦): 1. 基本影像原理 (rgb, hsv, grayscale, pixel, etc.) 2. discrete fourier transform, convolution 3. neighboring operations (濾波、邊緣偵測) 4. histogram operations (equalization, etc.) 5. morphological operations 下半學期 (林峻永): 1. hough's transform 2. edge detection/curvature method 3. artificial network 4. camera/hand eye/two eye calibration 5. pose estimation 6. color image segmentation Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 上半學期：★★★ 下半學期：★ 熱愛自學、天才：★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 凡人： η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無、上課講義 or 論文 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 上半學期 (黃漢邦)： 投影片教學，老師熟悉的範圍就上的不錯，不然大部分聽得也是霧颯颯， 通常都是自己回家搜關鍵字查到底是做什麼，但至少考試不會太刁難，有 讀完投影片跟自己查資料應該都可以會寫。 下半學期 (林峻永): 板書教學，上課會花一堆時間抄論文上的推導，實際講解的時間可能佔不 到十分之一，強烈建議上課前先去印論文，不然抄的要死要活才發現完全 跟論文一模一樣真的會想殺人^^。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) Midterm 1: 25% Midterm 2: 25% Homeworks: 25% Project: 25% ρ 考題型式、作業方式 Midterm: 手寫，可以帶一張A4大抄 Homework: 總共四份，通常是用 Matlab 完成指定的操作，大部分的作業內容都有 對應到的 Matlab 指令，但下半學期的校正可能就比較需要自己手刻。 Project: 自訂主題，須包含視覺相關的東西，最好有搭配實機。 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 無，基礎應該是機器人視覺，呵呵。 Ψ 總結 從下半學期開始每堂課都在抄筆記，幾乎沒有講解，基本上根本聽不懂 老師在講什麼，即使有講解也非常的亂，常常上課常常上到懷疑自我@@ 建議對影像辨識有興趣的人可以去電機系或資工系修 ^^ --

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