计算机视觉考试题及答案解析

计算机视觉考试题及答案解析计算机视觉（Computer Vision），是研究如何使机器“看”的一门学科。

它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。

作为计算机科学的重要分支之一，计算机视觉已经在各个领域得到了广泛的应用，包括人脸识别、图像搜索、无人驾驶等。

本文将介绍一些常见的计算机视觉考试题，并对答案进行解析。

一、选择题
1.下列哪种方法可以实现图像分割？
A. 边缘检测
B. 直方图均衡化
C. 图像降噪
D. 全局阈值法
答案：D。

图像分割是将图像划分为多个区域的过程，全局阈值法是一种常用的图像分割方法，通过设置一个合适的全局阈值，将图像中的像素分为两个类别。

2.计算机视觉中常用的特征描述子是什么？
A. SIFT
B. SURF
C. HOG
D. All of the above
答案：D。

在计算机视觉中，SIFT（尺度不变特征变换）、SURF （加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）都是常用的特征描述子，用于提取图像中的关键特征。

3.以下哪项不是深度学习在计算机视觉中的应用？
A. 目标检测
B. 图像分类
C. 图像修复
D. 人脸识别
答案：C。

深度学习在计算机视觉中的应用非常广泛，包括目标检测、图像分类、人脸识别等，但不包括图像修复。

二、填空题
1.卷积神经网络（CNN）是一种_________学习模型。

答案：深度。

2.在图像处理中，直方图均衡化是一种用于_____________的方法。

答案：增强图像对比度。

3.在目标检测中，R-CNN的全称是_________________。

答案：Region-based CNN。

三、解答题
1.请简要解释计算机视觉中的目标跟踪是指什么？
答：目标跟踪是指在连续的图像序列中，根据已有的目标位置信息，在下一帧图像中准确定位并跟踪目标的过程。

目标跟踪在视频监控、
无人驾驶等领域中有着广泛的应用。

常用的目标跟踪方法包括基于特
征的跟踪（如颜色、纹理等特征）和基于深度学习的跟踪（如Siamese
网络、深度学习特征提取等）。

2.请简要解释计算机视觉中的图像分割是指什么？并介绍一种常用
的图像分割方法。

答：图像分割是将图像划分为多个区域的过程。

图像分割在计算机
视觉中是一个非常重要的任务，常用于目标检测、图像理解等领域。

全局阈值法是一种常用的图像分割方法，它通过设置一个合适的全局
阈值，将图像中的像素分为两个类别。

该方法简单易实现，适用于对
比度明显的图像，但对于灰度变化较大、背景复杂的图像效果不佳。

综上所述，计算机视觉作为一门涉及多个领域的学科，其考试题目
也涵盖了多个方面。

从选择题到填空题再到解答题，通过这些题目可
以检验学生对计算机视觉基础知识的掌握程度。

希望本文对你在计算
机视觉考试的备考中有所帮助。