（限选）机器视觉
最近由 吴俊达 于 2024 年 7 月 21 日更新：更新 README (#5)
授课教师
- 教师 1：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
- 教师 2：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
- 教师 3：龚有敏
- 授课风格：年轻，读 ppt，无聊，解释清晰，答疑认真。
- 是否需要认真听讲做笔记：
- 听课建议：
关于考试
- 考试难度：中等
学习建议
实验课老师很好说话，实验也相对其他科目有趣，总体不错。
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》。
课程建议
性价比高，必选
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。
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。
资料下载
如果你是校内学生，可移步至 open.osa.moe 查看本门课程的电子书、课件和实验软件等。
参与
《HITSZ 自动化课程攻略共享计划》是所有同学都可以参与编写的，如果你有好的笔记或者资料，欢迎前往我们的 GitHub 进行参与，也可以发邮件至 📮[email protected] 联系我们，我们会在收到的第一时间进行答复。