机器视觉

基本信息

学分

2.0

课程性质

限选

考核方式

考查

学时分配

理论

24 学时

实验

8 学时

成绩构成

考勤

5%

作业

10%

实验

20%

课设

25%

期末考试

40%

机器视觉课程资料。

授课教师

• 吴晓军

  • 授课风格：读ppt
  • 是否需要认真听讲做笔记：不需要
  • 听课建议：部分思路对于未来想要研究图形学、计算机图形学、计算机视觉、机器视觉领域的同学有所启发，不忙的时候可以听，模板匹配NCC部分讲的比较精彩

• 胡靓

  • 授课风格：读ppt，偶尔会拓展一些该领域的课外知识
  • 是否需要认真听讲做笔记：前半段课程不需要，后半段（算法部分）建议认真听，无需笔记
  • 听课建议：机器视觉的内容和大部分视觉课程类似，对于自动化专业，未来不可避免接触工业界（机器人、无人驾驶等），视觉技术非常重要，这门课的内容属于基础知识，建议掌握

• 龚有敏

  • 授课风格：年轻，读ppt，无聊，解释清晰，答疑认真。

关于考试

考试难度：中等

如果有视觉相关知识基础，这门课的内容将会非常简单，但实验涉及复杂的环境配置，需要仔细阅读《实验指导书》。

文 / Tanglongbin

性价比高，必选。

文 / Tanglongbin

2024更新：21级学生给分普遍较低，且出现挂科现象。有出国意向同学慎选。

文 / Oliver Wu，2024-01

关于实验

实验课老师很好说话，实验也相对其他科目有趣，总体不错。

文 / Tanglongbin

关于代码

这门课的成绩构成很大部分直接和代码挂钩，包括作业和课设。为杜绝抄袭现象，经作者 黄继凡 和 Sieroy 的同意，源代码已删除，仅保留解题思路和输出结果。

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