⊕課名⊕
Image Processing 影像處理
▲教授▲
歐陽盟
★修課年度★
112-1
￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。）
數位影像的基礎理論開始，到一些偏訊號處理的章節，不同的影像算法，恢復與重建、特
徵
◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格）
禮拜一晚上上三個小時(實體)，投影片有版權不給學生，搭配一些白板字
▼考試作業▼
(1) Midterm Exam. (Ch. 1-4): 40%.
(2) Final Exam. (Ch. 1-9): 30%.
(3) Final Project and Report: 10%+20%
(4) Homework: 15%
(5) Performance:5%
￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？）
不點名，但是考前兩三個禮拜建議去一下，他考試前一個禮拜會洩題(基本上都有考)
需要的基礎建議有基本的線性代數跟訊號與系統，還有一點 python 或 MATLAB 會比較好
去網路上看有其他人提供之前年份的作業在 github 上可以參考，基本上相去不遠
助教給分也不會太刁難
建議要有課本
期中考的部分，基本上都是課本上的範例題，要知道怎麼算不能直接背數字(會改掉)
但是有規定一定要用原子筆作答
期中考:
名詞解釋20 % : 一題兩分 -> 個人覺得這部分不好準備，因為有一些很冷僻的名詞
你壓根沒想過他會出
直方圖等化30 % : 課本習題
DFT 14% : 手寫作業4-1 改數字
FFT 26% : 也是課本習題，我是看以前訊號與系統進階的章節，還有 林顯易老師在台達
的?
也有提到類似的概念
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期末考: 因為期中考班平均不理想，老師把期中考的題目改了一下再加一點新東西
名詞解釋30% : 一題兩分，一樣是不好掌握，我跟我朋友都只拿了1/3左右的分數
直方圖等化 30% : 期中考的數字改掉而已
DFT(20%) : 也是期中考改數字，這次不但配分調高數字還更好算了...
Huffman Coding(20%): 新增的課本例題，不難算但還是要知道它是怎麼編碼
Morphological (10%): 畫圖題，看圖說故事但我當下沒寫出來...
￠最後想說的話￠
學期初原本有100多人來修，不知道為啥加退選完剩60幾個，期中考後又有一些人二退
期中考班平均落在4x，期末考則是6x，雖然考前都有洩題
但是配分很奇怪，像是直方圖等化那題組有五個子題，不過配分比重都集中在最後一題
前面幾題的計算量也不少，但可能你要畫表格又要繪圖結果只有一分
還有 DFT 也是，你一題算得要死要活結果只給兩分，所以建議先把握好時間
不然可能來不急作完
期末專題則是用 Yolo 做物件偵測 object detect 任務
按照學號隨機分組，分不同的物件，會給你一部短影片，你要能偵測出裡面的兩種(以上)
的不同物件，跟助教的 baseline 差不多就有70分，網路上也有範例可以參考
個人成績則是則是期中期末都60幾，作業有缺一次，期末專題也70
loading 介於中等，期中期末要花一點時間準備
作業都不會太難寫，如果考試不理想又還想拚高分可以把期末專題做好
都會再往上調，老師好像也沒不太喜歡當人
https://i.imgur.com/k0QoQiQ.jpg
個人最後是被調到 A
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