[評價] 108-2 黃漢邦 機器人視覺
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（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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06/08 16:02,
4年前
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