数字图像处理基础 · 修读回执档案

课程内容：数字图像处理的一些基本内容 上课自由度：随机点名，一般不管下面在干什么，偶尔会抽人回答问题，抽起来毫无预告。 考核标准：平时作业+大作业 授课质量：上课基本只讲原理，基本没有编程实践的分析讲解，平时作业给分规则全凭“助教认为”，跟抽签差不多。最后大作业难度对没有基础的人来说完全是折磨，试了一些基本方法连最简单的难度都有很大问题，彻底破防了，从入门到直接躺平。

寄 -- 难度和压力比中文班差了不止一个档次，大作业识别乐高真的很搞心态，平时分也不咋地，建议选中文班； 金课也许会迟到，但不会缺席，仪表欠下的债，DIP给你还回来了； ___ 许多年之后，面对乐高积木，zdh的学生会回想起，大二下学期选课的那个遥远的夜晚。

吊着一口气把大作业糊完了，人还剩半格血。 所谓金课，居然是以这种姿态降临在我头上的。 这是十八周的我该遭的罪吗（原地尖叫） 快逃。跑，别回头。

课程内容：DIP绿皮书，绿到我眼睛发慌 上课自由度：有时候会点名，主打一个薛定谔的签到 考核标准：三次平时作业 + 一次大作业 授课质量：zdh平均水平，稳稳地待在均值线上不带动弹 这学期体验最差的一门课了，槽点在于作业与考核。 先说上课，东西基本是走马观花介绍性的，算法不会仔细讲，主打一个“各位观众朋友们，这个算法它存在，好，下一个”，平常也不布置作业，所以一学期下来学不到什么东西，知识进来转一圈就原路返回了。然后作业给分也是抽象，没具体标准，玄学程度堪比抽卡，每次就算答案全对都能给你扣个10来分，对得越多扣得越有仪式感。最后是大作业，乐高识别反正对我来说是难炸了，比隔壁dsp的古琴还逆天，前前后后花了一周时间也搞不出来😭，一周时间喂进去连个水花都没有。 不建议来，别恶心自己

课程内容：图像处理基础方法，几乎不讲深度网络——深度网络这块就像彩蛋，听说有，实际没开出来。 上课自由度：抽了几节课点名，然而我就一次没去就被点到了——点名的概率学在我这破碎了，精准打击，属于被命运点名。 考核标准：史。这学期是没考试，大作业。助教改作业标准美其名曰十分严格，其实就是他按照自己的逻辑对每一道题安排扣分点。只要和他想的不一样，或者跳步，就是错，给分还离谱——这就相当于你走路的姿势不是他的独家版权，就直接把你腿给扣了。大作业就不说了，这种乐高识别虽然可能有趣味性，但是太花时间了。最主要的是，我代码写的好，远不如我写个好报告，我怀疑我做了这么久的大作业，最后成绩又还是与我的付出不成正比——代码是肌肉，报告是美颜滤镜，滤镜拉满比肌肉大还好使。总之千万别选他的课，选中文班去吧。 授课质量：英语口语这么差，为啥还要挑战自己说英语呢？真的想认真听听课的时候，直接被这英语发音劝退——发音像加密通话，听一秒需要解码三秒。 可以选0星吗？ --------------------------------------------------- 大作业出来了，我纯用传统方法，代码全手工写。总共10张图片，做出来7张，第8和9张不能准确识别每一个块的形状，但能识别每一个块是什么颜色和在图里的位置。结果他大作业给我打80分出头，理由是格式不好看，报告没有对代码进行详细解释——这就像你考了7/10，阅卷人却说你的草稿纸不够有仪式感。我就问问你，哪里有论文对着代码一行一行解释的，哪里有论文是按着代码从上到下的顺序解释的。而且我想的方法就有很多，把每一个小方法详细解释一遍就已经写了几千字了，你还要我给你把代码一步一步解释？我为了实现效果，想了各种方法，写了好久，结果你说因为论文格式等原因，就给我80多分？还让我找自己的问题？——这波属于是做饭的被嫌锅没写自传。

课程内容： 上课自由度：往死里扣，扣到你想在教室地板上画个传送阵直接逃回寝室，自由度这词在这儿属于是挂羊头卖狗肉，招牌写着自助餐，端上来发现是牢饭。 考核标准： 授课质量：

课程内容：那本DIP的绿皮书往桌上一杵。 上课自由度：高，基本不管你干什么，偶尔像弹幕一样cue人回答问题。 授课质量：一般，很像科普节目转播。基本不讲算法，全靠自己从零开图。而且老师声音很轻，像开了最小音量，英语口语也抽象，听着听着信号就断了，不知自己身在何处。

课程内容：老派数字图像处理一条龙，主打传统功夫，最后甩几招基于深度网络的图像处理当彩蛋。 老师还是比较好的，不然我早就在这儿开喷了，讲的内容算是比较全面，基本上你能用到的处理方法都给你从头到尾过了一遍，就跟办卡前把项目表全摊开一样；考试安排上也很为学生考虑，简直是怕你撞车怕你熬夜怕你崩溃的那种贴心。

课程内容：周老师亲笔写的全新秘籍，课本界的自研芯片 上课自由度：签到这玩意儿不存在，平时分直接喂到你嘴里，满满的 考核标准：开卷考试70%+课程交流10%+课程考勤10%+课程设计10% 授课质量：水分大到能养鱼，但分数给得又香又软 平时分全给你拉满（课程交流、课程考勤） 课程设计就是在仿真平台里搞倒车入库，老师直接发示例代码，你Ctrl+C Ctrl+V改两下就完事；就算你没做完，交个报告照样能搂走大部分分数 期末开卷考试，这学期直接转线上开卷，难度原地缩水，躺着都能游过去 一句话收尸：这门课挺不错，事少分多，人生难得一遇的送分菩萨

课程内容：大概是老师的ppt，基于周越老师编的教材，可以参考冈萨雷斯版。 上课自由度：比较自由，偶有提问。 考核标准：平时30+期末70，平时30包括10分的一次大作业，期末是开卷。 授课质量：很好。 因为今年jwc规定线上考试只能参考纸质教材，老师最后给我们改成随堂大作业的形式来让我们可以参考电子资料，总之赞美，属于在规则缝里给我们铺了条红毯。

课程内容：数字图像处理相关知识，一整个把一个像素拆成八瓣研究明白。 上课自由度：很高，虽然不签到，但是最好出席，大约就像弹幕说的，你可以潜水但不能消失。 考核标准：出席+CANVAS一次讨论+四次大作业，这套连招看起来像把修图软件从入门到入土全撸一遍。 授课质量：很高，如果英文水平有限可以借一本中文教科书，边听边看效果也蛮好的，相当于给耳朵上了个汉语字幕组。如果不喜欢考试的话，可以选英文班，老师水平还是很高的。

课程内容：大部分经典数图算法，外加深度神经网络的介绍，一节课塞一整本武林秘籍。 上课自由度：较高。老师不怎么管大家听不听。但鉴于这门课知识量极大，大家还是多听听吧，不然考场上只能跟算法大眼瞪小眼。 考核标准：开卷笔试，一次大作业（调研性质的）。 讲课质量：老师知识水平比较高，无奈课程内容太多、时间太少，根本做不到细讲精讲，所以颇有PPT流水之嫌。不过重点的地方老师还是会强调的。考试也相对友好，不会为难大家，重点考察思维而不是死记硬背。对于不想写代码的同学来说，算是比较友好的一条路。

讲得勉强还凑合吧，课上主要是讲一些比较传统的图像处理方法，结合课本大概能理解是怎么回事。但上课根本不管实践，全靠自己摸索，理论给你画个圈，实践直接把你扔进野区。 大作业是比较麻烦的，好在要求不是特别高，如果做出来效果一般的话最后给分也不会很低。坑点很多，没经验的同学可能会比较难受，像开卷考试结果全文都是草书。我那次是做一个公交车乘客计数算法，给的视频挺模糊的，糊得像上世纪的监控录像，还需要自己根据这个视频素材做数据集，挺花时间，而且老师推荐用SVM，说他用SVM能达到95%以上的准确度，我死活只能做到70%，问他为什么，就说是因为数据集不够多，有点怀疑老师是怎么做到的。用YOLO的小组准确率就高多了。每周要写周报，好像有随缘加分。助教人数不少，但提供的帮助并不多，如果组内没人有类似经验，或者都不熟悉python和opencv，就会很焦虑，组队和抽卡差不多。 考试比较简单，只要肯动手写就行，把卷子填满了分数就不会低，主打一个比谁笔汗多。 比较奇葩的是上课还让我们充当免费小白鼠测试他们的一个智能车仿真平台，要做几组数据，知识之外还要客串测试工程师。虽然不影响成绩，内容也不是很复杂，但由于平台比较简陋难用，还是有点费心的，有种用木头做微波炉的粗糙感。这位老师带的工科创也有涉及这个平台，听说还占一部分成绩。

课程内容：数字图像处理(千万不要买教材科的书xs，死贵根本不用，那书买来就是用来压泡面的) 上课自由度：自由，偶尔发个签到码，上课不用听，听了也就那样 考核标准：开卷考30+大作业5060? 大作业炼丹，挺好混的，主打一个玄学出锅 讲课质量：一般，不好不坏，白开水本水 英文似乎是四次作业?中英文都没有强推和强坑，随缘吧，烧香抽签都行。