授業の主題
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紙に印刷された文字や図形，3次元の空間や物を撮影した写真や映像などのデジタル画像に対して，見やすくする補正処理，何が写っているかを判断する計測や認識などを総称して画像処理という。
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学修目標（到達目標）
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画像処理の各種手法を説明できること。
Pythonプログラミングにより実践できること。
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授業概要
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毎回PCで演習を行う。
1.画像処理ライブラリOpenCV
2.直線検出
3.文字認識
4.動画像処理
5.アフィン変換
6.透視投影
7.カラー画像処理
8.試験
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評価方法と割合
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評価方法
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次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％～100％）」、「Ａ（同80％～90％未満）」、
「Ｂ（同70％～80％未満）」、「Ｃ（同60％～70％未満）」を合格とし、
「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
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評価の割合
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・（50）％ 学期末試験
・（50）％ レポート
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授業時間外の学修に関する指示
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予習に関する指示
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★2．オンデマンド教材（授業内容の一部）
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予習に関する教材
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オンデマンド教材（授業内容の一部）
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復習に関する指示
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★1．オンデマンド教材（授業内容の全体）
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復習に関する教材
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オンデマンド教材（授業内容の全体）
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教科書・参考書
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参考書
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Principles of digital image processing : fundamental techniques [電子ブック]ISBN:9781848001909
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Wilhelm Burger, Mark J. Burge
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Springer
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2009
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Principles of digital image processing : core algorithms [電子ブック]ISBN:9781848001947
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Wilhelm Burger, Mark J. Burge
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Springer
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2009
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オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
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電子メール(kubom@se.kanazawa-u.ac.jp)で受け付ける。
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履修条件
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Pythonプログラミングを習得していること。
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受講者調整方法
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機械コア・バイオメカトロニクスプログラム選択の学生は「履修可能の問い合わせ」は不要です。
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