※ 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： 108 学年度第二学期 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 黄汉邦教授、林峻永教授合开 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 上半学期 (黄汉邦): 1. 基本影像原理 (rgb, hsv, grayscale, pixel, etc.) 2. discrete fourier transform, convolution 3. neighboring operations (滤波、边缘侦测) 4. histogram operations (equalization, etc.) 5. morphological operations 下半学期 (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 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 上半学期：★★★ 下半学期：★ 热爱自学、天才：★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 凡人： η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 无、上课讲义 or 论文 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 上半学期 (黄汉邦)： 投影片教学，老师熟悉的范围就上的不错，不然大部分听得也是雾飒飒， 通常都是自己回家搜关键字查到底是做什麽，但至少考试不会太刁难，有 读完投影片跟自己查资料应该都可以会写。 下半学期 (林峻永): 板书教学，上课会花一堆时间抄论文上的推导，实际讲解的时间可能占不 到十分之一，强烈建议上课前先去印论文，不然抄的要死要活才发现完全 跟论文一模一样真的会想杀人^^。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) Midterm 1: 25% Midterm 2: 25% Homeworks: 25% Project: 25% ρ 考题型式、作业方式 Midterm: 手写，可以带一张A4大抄 Homework: 总共四份，通常是用 Matlab 完成指定的操作，大部分的作业内容都有 对应到的 Matlab 指令，但下半学期的校正可能就比较需要自己手刻。 Project: 自订主题，须包含视觉相关的东西，最好有搭配实机。 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…) 无，基础应该是机器人视觉，呵呵。 Ψ 总结 从下半学期开始每堂课都在抄笔记，几乎没有讲解，基本上根本听不懂 老师在讲什麽，即使有讲解也非常的乱，常常上课常常上到怀疑自我@@ 建议对影像辨识有兴趣的人可以去电机系或资工系修 ^^ --

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