推 benny9072004: 推個毓安神 XDDD 我本來也想來寫一篇 07/02 21:30
一點都不神 =_= ...
※ 編輯: andyyuan (140.112.243.26), 07/03/2016 00:22:09
推 a22918097: 幫推 08/17 12:09
推 wegblon: 推室友 08/17 16:14
※ 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
104-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
李明穗
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)
資訊所 / 網媒所
δ 課程大概內容
1. Introduction
2. Digital Image Fundamentals
3. Image Enhancement
4. Edge Detection
5. Geometrical Modification
6. Morphological Processing
7. Texture Analysis
8. Document Processing
9. Image Restoration
10. Color Image Processing
11. Image Compression
除了上述內容，這學期也有介紹 Intel RealSense
有一次作業以及期末報告都要使用它
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
4 顆：內容豐富，但上課速度太快減 1 顆
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
William K. Pratt, Digital Image Processing, 3rd Edition,
John Wiley & Sons Inc., 2001.
基本上有投影片就夠了
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
基本上就是照著投影片一頁一頁講
上課的內容豐富度是沒話說的
修完電腦視覺再修了這門課 覺得融會貫通
缺點是老師上課節奏很快
如果不問問題的話 老師就是真的一直往下講
害羞不敢打斷老師問問題的人可能要考量一下這點
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
甜 真的很甜
這學期總共 4 次作業 (皆為個人)、1 個期中考、以及一個期末報告 (團體)
每次作業跟期末報告都是等第制，把該做的 tasks 做完就可以 A+
然後都要寫程式，可以使用 C/C++ or Matlab
有些 tasks 只是實作上課教的演算法 (很快就可以寫完)
有些則要自己設計 (這需要花些時間想)
期中考有一個原始成績 然後再根據全班分佈劃分等第
不過等第只有 A+ A A- B+ 四種 XD
老師會在考前給大家提示
(不果仔細對照後會發現其實跟把每個章節的 title 念一遍沒什麼兩樣 ...)
也許是因為沒有期末考吧
期中考之後會來上課的人數銳減
ρ 考題型式、作業方式
如上一點所述
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…)
不重視出席 期中考後上課人數不多
當然要會寫程式 不過程式技巧本身不那麼重要 願意花時間刻就好
這門課最重要的是數學能力 (其實資工系的課大多都很要求就是了)
微積分 (尤其是梯度運算)
線性代數 (基本的矩陣概念即可)
然後會傅立葉的話 有幾個章節會非常輕鬆
不會的話會非常痛苦 有聽沒有懂 (像我)
Ψ 總結
這門課在資工系開頗久 但一直沒有評價文 因此想說來寫一篇給大家參考
這門課內容相當豐富
outline 寫出來不是唬爛用 是真的有上到的
(有些課 outline 跟實際上課是兩回事 ...)
期末報告的 demo 可以看到各組驚人的成果 是非常有趣的
把這門課推薦給大家
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