| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部四年制4年級 A班
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| 本課程與系所培養學生核心能力關聯度 | 高度關聯 | 中高關聯 | 中度關聯 | 中低關聯 | 低度關聯 |
| 相關數學、科學及知識運用能力。 |
✔
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| 專案或實驗之設計、執行及結果分析能力。 |
✔
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| 實務執行所需之技術與使用工具能力。 |
✔
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| 程式撰寫或應用電路之基礎能力。 |
✔
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| 有效溝通與團隊合作及計畫管理之能力。 |
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✔
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| 問題發掘、分析及解決能力。 |
✔
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| 專業倫理、時事議題之認知及終身學習能力。 |
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✔
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| 本課程培養學生下列知識： |
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本課程將介紹如何電腦視覺原理和電腦視覺在生活與工業上的應用以及未來趨勢，並利用各種演算法來解決電腦視覺上的問題。應用包括影像切割、物件偵測、輪廓、相機模型與校正、以及影像幾何轉換等。本課程之課程目標為：1.瞭解電腦視覺原理與應用2.熟悉相機模型與座標轉換3.熟悉數位影像處理技巧4.熟悉立體電腦視覺處理技巧5.熟悉進階演算法使用方法This course introduces the computer vision principles, applications and trends. Applications include image segmentation, object recognition and tracking, camera models and calibrations, image geometric Transformations, 3D model construction, etc. The goal of this course understands the necessary algorithms that can construct a computer vision and image processing system.
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| 每週授課主題 |
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第01週：電腦視覺原理簡介第02週：電腦視覺於智慧生活之應用第03週：電腦視覺於生活應用之趨勢第04週：OpenCV簡介第05週：OpenCV資料結構第06週：電腦視覺在工業製作之應用第07週：OpenCV影像處理函式庫簡介與應用第08週：OpenCV影像處理函式庫簡介與應用第09週：期中考第10週：電腦視覺在工業應用之未來趨勢第11週：物件偵測技術第12週：物件偵測技術第13週：影像切割第14週：影像輪廓表示與應用第15週：相機模型與校正第16週：影像幾何轉換第17週：專題演講第18週：期末報告
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| 成績及評量方式 |
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作業：40%期中考：30%期末作業：30%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
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1.Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library, Gary Bradski and Adrian Kaehler, O'REILLY(教科書)
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| 教師資料 |
教師網頁：http://lms.ctl.cyut.edu.tw/2000160
E-Mail： wccheng@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期一,第5~6節,地點:R-213;
星期四,第3~4節,地點:R-213;
分機:5208
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