※ 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么，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？是扎实分？)
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，需先有什么基础较好吗？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
老师在讲什么，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 ^^