机器视觉答案中文版
完整版机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。
答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。
答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采集物体影像。
图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答:。
机器视觉技术的现状:机器视觉是近20〜30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
康耐视机器视觉入厂考核第五卷及答案
第五卷一.填空题(每空1分,共30分)1.机器视觉可以做、、、。
2.PATMAX训练模板特征中的黄线表示粗糙特征,绿线表示精细特征。
D即感光元器件是由一组矩阵式的元素组成,它的功能是将光信号转换成数字信号。
4.相机所能看到的最小特征即为一个像素。
5.名词解释FOV 相机所能看到的现实世界的物理尺寸。
曝光照相机底片或感光纸感光。
景深图像清晰时在对焦范围内前后的前后距离。
对比度图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级测量。
6.标定结果中RMS的定义是有效值 .7.8704E卡采用4-Pin电源连接器连接12V电源。
8.物距(WD)的定义是指物体到透镜光心的距离或被测物到相机镜头的距离。
9.CogPMAlignTool是基于的模板而不是基于像素灰度值的模板匹配工具,支持图像的与自由度。
10.CogCaliperTool的边缘模式有和。
11.黑白相机成像原理为有光线进入相机区域表现为__________色,无光线进入相机的区域表现为_________色。
12.远心镜头可以消除透视畸变。
13.机器视觉由哪些部分组成通信、图像采集卡、照明、视觉工具、视野。
14.镜头的畸变分为径向畸变,切向畸变两类。
二.不定项选择题(每空2分,共10分)1. 在进行视觉对位引导项目中,需建立视觉坐标系与机械手坐标系之间的对应关系,而( C )就是来完成该作用。
A 检测B 标定C 定位D 曝光2. 焦距不变的情况下影响视野的因素有( AB )A. 物距 B.像距 C. 成像面大小 D.被拍物体大小3. 以下哪些行为是严令禁止的( ABC )A. 调试或触动与康耐视无关的设备或治具B.携带U盘进入生产车间C. 私自修改程序、数据帮助通过机器测试、验证D.受到他人辱骂、殴打保持克制,离开事发地点4. 白色的塑料药瓶中有红蓝两种颜色字体,现在仅需检测蓝色字符,请问使用什么光源?( A )A.红光B.绿光C.蓝光D.红外光5.什么样的光源带有漫射和均匀光线,是弧面、反光和不平整表面的最佳选择( A )A.CDI/DomeB.亮场C.暗场D.背景光三.问答题(30分)1.请根据题目所提供的信息,写一封培训邮件。
机器视觉-初中语文阅读理解含答案
机器视觉1.机器视觉(1)过去 30 年的大多数时间中,计算机视觉技术向来难寻打破,像人脸辨别这样的简单任务,竟向来是领域内的难题。
但是近来几年,人工智能领域的深度学习技术,终于让计算机在诸多图像辨别任务中,开始媲美甚至超越人类。
好多企业已经将这些技术转变为产品,协助或代替人类达成各种各种的工作,比如自动驾驶卡车,或是依据医学影像诊疗疾病。
(2)深度学习领域近来几年来的发展,受益于一类被称作卷积神经网络( convonlutionalneural network, 简称 CNN )的网络构造。
以动物图像分类为例,固然人类也能够轻易差别猫和狗的照片,但CNN 的强盛之处在于,它更擅于学习并发现图像中隐蔽的重要线索,并由此做出推测。
( 3)我们不需要特地给CNN 编程,使它认出图像中特定的特点——如动物耳朵的形状、大小等信息, CNN 会在学习过程中自己认出这些特点。
若是你需要训练CNN差别英格兰史宾格犬和威尔士史宾格犬,你只需准备数千张两种狗的照片。
CNN和其余深度学习网络不相同,有分层构造。
低层网络能辨别图像中的简单形状、边缘;高层网络则能学会复杂的抽象观点。
在这个例子中,高层网络能辨别耳朵、尾巴、舌头、皮毛等详细细节。
当训练达成后,CNN 能够轻易判断新图像上是哪一种动物。
( 4)过去十年中,图形办理器(graphics processing unit )和并行运算领域获得的打破,使得 CNN 成为可能。
此外,互联网所供给的海量数码图片对CNN 的成功十分重点。
( 5)由深度学习驱动的计算机视觉系统,已浸透到生活的方方面面。
经过更好地检测行人,深度网络提高了自动驾驶技术的安全性;保险企业能够用深度网络评估车辆受损状况;应用在安保摄像头上时,CNN 能帮助系统剖析人群活动,让机场等公共地区更安全;深度学习技术还可以展望农作物产量、监测降雨量、实时发现植物传得病。
(6)用于视觉任务的的深度学习技术,在医疗领域相同有广阔的远景:能够帮助专家更快地剖析医学影像,还可以在缺乏医学影像专业人员时供给一些重点信息——如疾病挑选、诊疗、疾病监测、治疗成效剖析等。
机器视觉答案
华南农业大学期末考查试题2009~2010学年第2学期考试科目:《机器视觉》考试类型:开放考查作业提交时间:2010.12.15学号:姓名:年级专业题号一二三四五六七总分得分评阅人…………………………………………………………………………………………………………一、填空题(每题2分,共16分)1.图像数字化包括采样和量化两过程。
2.图像处理中常用的两种邻域是3×3和5×5。
3.从图像工程的角度上,机器视觉过程一般分为四个阶段,包括数字化成像、图像处理、图像分析和模型匹配等。
图像分割技术是由图像处理向图像分析阶段过渡过程中必须的。
4.机器视觉系统通常由光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化、智能图像处理与决策模块和控制执行机构等部分组成。
5.一般来说,采样间距越大,图像数据量越少,质量越低;反之亦然。
6.结构元素S在区域X内移动时其原点位置的集合就是S对X的腐蚀。
7.图像分割方法可以分成基于边缘的分割和基于区域的分割两类,前者是利用不同目标间像素属的不连续性实现目标分割的。
8.常见的一阶微分边缘检测算子有正交梯度算子、平滑梯度算子和Roberts等算子。
二、选择题(每题1分,共9分)1.一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度范围在[0,255],则该图像像素的存储位数为d。
a.2b.4c.6d.82.图像与灰度直方图间的对应关系是:b。
a.一一对应b.多对一c.一对多d.多对多3.下列关于区域形状的特征描述中,不正确是:b。
a.矩形度是物体面积与其最小外接矩形面积之比b.边界的形状数具有平移、旋转和比例缩放不变性c.当区域为圆时,圆形度达到最大值1d.归一化的中心矩具有平移、旋转、比例缩放不变性4.计算机显示器的颜色模型为:c 。
a.CMYKb.HISc.RGBd.YIQ 5.大小为1024X1024,灰度级别为256色的图像文件大小为:b .a.512KBb.1MBc. 1.5MBd.2MB6.下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是:b.a.梯度算子b.Prewitt 算子c.Roberts 算子placian 算子7.下列图像平滑算法中既能有效地平滑噪声又可以避免边缘模糊效应的是:b .a.领域平均法b.中值滤波法c.低通滤波法d.灰度变换法8.关于数学形态学处理,以下说法正确的是:d.a.先膨胀后腐蚀的运算称为开运算。
计算机视觉基础试题及答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版计算机视觉基础试题及答案第一部分:选择题1. 计算机视觉是指计算机具备的哪种能力?a) 看见和理解图像b) 感知周围环境c) 分析和识别物体d) 执行图像处理算法答案:a) 看见和理解图像2. 计算机视觉中常用的图像表示方法是什么?a) RGB表示b) HSL表示c) HSV表示d) CMYK表示答案:a) RGB表示3. 图像中的边缘是什么?a) 两个不同区域的分界线b) 图像中的明暗交界处c) 图像的主要特征点d) 图像中的高频部分答案:b) 图像中的明暗交界处4. 哪种算法常用于图像处理中的图像去噪?a) Sobel算子b) Canny边缘检测算法c) 高斯滤波器d) 傅里叶变换答案:c) 高斯滤波器5. 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,下列哪种方法常用于目标检测?a) 特征匹配b) 边缘检测c) 像素对比d) 颜色匹配答案:a) 特征匹配第二部分:填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素个数,通常用 _______ 表示。
答案:像素2. 计算机视觉中常用的图像特征描述算法是 _______。
答案:SIFT(尺度不变特征变换)3. 在图像处理中,将图像从RGB颜色空间转换到灰度颜色空间,常用的方法是 _______。
答案:加权平均法4. 机器学习中,常用的分类算法有决策树、支持向量机和_______。
答案:神经网络5. 图像分割是图像处理中的一个重要任务,常用的分割方法有阈值分割、区域生长和 _______。
答案:边缘检测第三部分:简答题1. 请简要说明计算机视觉在实际应用中的几个典型领域。
答案:计算机视觉在实际应用中广泛应用于人脸识别、车牌识别、视频监控、医学影像分析等领域。
在人脸识别中,计算机视觉可以通过检测脸部特征点来实现人脸识别;在视频监控中,计算机视觉可以实时分析视频图像,检测异常行为或目标物体;在医学影像分析中,计算机视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)08 机器视觉系统项目实践习题答案
1机器人视觉系统实训平台由哪些模块组成?可以进行哪些视觉应用实训?
答:
机器人视觉系统实训平台由:协作机器人、模块化工作台、机器人移动导轨、轨迹示教模块、输送线模块、工具快换模块、拼图模块、自动托盘与仓储模块、视觉系统模块、电气实训模块模块组成;
可以进行:①视觉引导焊接实训;②视觉引导分拣实训;③视觉引导七巧板自动拼图实训;④视觉扫码入库实训,等实训项目。
2 在该视觉系统实训平台上装有两套视觉系统,各采用哪种安装方式,以及其作用?
答:
平台上包含两套工业相机,每套相机配有相对应的光源和镜头。
一个相机安装在输送线上,对输送线上的圆柱物料进行编号识别与位置测量。
另一个相机安装在机器人末端随机器人移动,对演示过程中七巧板物料进行颜色识别、面积识别,并针对样图效果进行摆放,另一方面相机识别货架上面的条码标识,将样图托盘对应入库。
3 简述本章4个项目实训中机器人与相机之间是如何配合应用的?
答:
机器人与相机视觉系统采用TCP/IP方式通讯,机器人作为client连接相机视觉系统服务器service;
机器人运行到拍照点执行脚本程序出发相机拍照进行图像处理;视觉系统根据编写好的流程处理图像信息,将处理结果打包成字符串发送给机器人;机器人通过脚本程序将数据进行解析,并赋值给机器人示教器变量;机器人通过在线编程使用相应的示教器变量实现项目功能。
(完整版)机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。
答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。
答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS)采集物体影像。
图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答:。
机器视觉技术的现状:机器视觉是近20~30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
机器视觉基础智慧树知到课后章节答案2023年下青岛滨海学院
机器视觉基础智慧树知到课后章节答案2023年下青岛滨海学院青岛滨海学院绪论单元测试1.中国的机器视觉技术起步较晚,且发展缓慢。
()答案:错2.机器视觉技术被广泛的应用在工业、农业、医药、军事、交通、气象等等国民经济的诸多领域。
()答案:对3.机器视觉技术可进行颜色的识别、字符的识别、图形的识别、人脸的识别,甚至很相似的动物的识别。
()答案:对4.在不适合人工作业的危险生产环境,可以考虑使用机器视觉技术代替人眼。
()答案:对5.本课程的内容包括()。
答案:图像处理基本操作;图像的采集;图像的几何变换、图像的特效处理、图像的美化;浅谈深度学习模块一测试1.分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。
()答案:对2.常用的国外相机有()。
答案:AVT;康耐视;达尔萨3.线阵相机芯片为线状,相机一次拍出来的图像是一条线,线阵相机需要多次成像后,将所成的“线”拼成一幅完整的图像。
()答案:对4.当光线不足时,应该把光圈调大,让更多光线进入相机,反之亦然。
()答案:对5.合适的光源系统能够对整个机器视觉检测项目起到事半功倍的作用,光源的具体作用()。
答案:照亮目标,提高亮度;克服环境光的干扰,保证图像的稳定性;用做测量的工具或参照物;提高需要检测目标与背景的对比度模块二测试1.人眼看起来连续的视频,其帧速率至少要达到()答案:15fps2.下列像素值中代表黑色的是()答案:RGB(0,0,0)3.图像直方图的横坐标的数值从0-255。
()答案:对4.OpenCV中保存图片的函数是()。
答案:cv2.imwrite()5.OpenCV中将图片写入视频的函数是()答案:cv2.VideoWriter()模块三测试1.图片的竖直镜像是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。
()答案:对2.图像的几何变换包括()。
答案:缩放;移位;镜像和旋转;剪切3.图片的镜像dst[height,i] = (0,0,255)中(0,0,255)表示是()。
机械视觉考试题目及答案
机械视觉考试题目及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 机械视觉系统中,用于捕捉图像的设备是:A. 传感器B. 相机C. 显示器D. 存储器答案:B2. 在图像处理中,边缘检测的目的是:A. 提高图像对比度B. 检测图像中的直线和曲线C. 识别图像中的特定颜色D. 增强图像的纹理特征答案:B3. 以下哪个算法常用于图像的去噪处理?A. 拉普拉斯算子B. 高斯滤波C. 霍夫变换D. 直方图均衡化答案:B4. 在机器视觉中,色彩空间转换通常不包括以下哪种颜色空间?A. RGB到HSVB. HSV到RGBC. RGB到CMYKD. HSV到LAB答案:C5. 以下哪个术语描述的是图像中像素值的分布情况?A. 分辨率B. 对比度C. 色彩空间D. 直方图答案:D6. 机器视觉中,用于测量物体尺寸的常用方法是:A. 边缘检测B. 特征匹配C. 模板匹配D. 轮廓跟踪答案:A7. 在图像分割中,阈值分割法是基于以下哪种属性?A. 颜色B. 纹理C. 亮度D. 形状答案:C8. 以下哪个算法是用于图像特征点检测的?A. 拉普拉斯算子B. SIFTC. 直方图均衡化D. 高斯滤波答案:B9. 在机器视觉中,用于识别和跟踪运动物体的技术是:A. 目标跟踪B. 目标检测C. 目标分割D. 目标分类答案:A10. 以下哪个术语描述的是图像中局部区域的亮度变化?A. 边缘B. 纹理C. 噪声D. 斑点答案:A二、简答题(每题5分,共30分)1. 简述机器视觉系统的基本组成。
答案:机器视觉系统的基本组成包括图像采集单元、图像处理单元、图像分析单元和执行单元。
2. 描述图像增强的目的及其常用的方法。
答案:图像增强的目的是提高图像的视觉效果或提取图像特征以便于后续处理。
常用的方法包括直方图均衡化、滤波、对比度增强等。
3. 解释什么是图像的边缘检测,并举例说明其应用。
答案:图像的边缘检测是指识别图像中亮度变化显著的区域,这些区域通常对应于物体的边界。
机器视觉原理与应用考试试题及答案
机器视觉原理与应用考试试题及答案一、选择题1. 机器视觉是一门研究如何使计算机看到并理解图像的学科,其根本目标是:A. 实现图像的高分辨率显示B. 开发智能机器人C. 提升图像处理速度D. 实现图像识别与分析答案:D2. 在机器视觉中,图像分析的基本步骤包括以下哪些?A. 图像采集、图像预处理、特征提取B. 图像采集、特征提取、目标检测C. 图像采集、目标检测、图像预处理D. 图像采集、图像预处理、目标识别答案:A3. 以下哪种方法可以用于图像增强?A. 直方图均衡化B. 模糊滤波C. 形态学运算D. 模板匹配答案:A4. 在机器视觉中,常用的目标检测方法有以下哪些?A. 边缘检测、颜色分割、模板匹配B. 二值化、滤波、边缘检测C. Canny算子、Sobel算子、实验阈值法D. 形态学运算、模板匹配、颜色分割答案:D5. 机器视觉中的特征提取方法主要包括以下哪些?A. 边缘提取、颜色提取、纹理提取B. 直方图均衡化、边缘提取、模板匹配C. 形态学运算、滤波、颜色提取D. 二值化、颜色分割、纹理提取答案:A二、填空题1. 机器视觉是通过计算机对图像进行________,并从中提取有用信息进行分析和识别的一门技术。
答案:处理/分析2. 目标检测与目标识别的主要区别在于目标检测需要确定目标在图像中的________。
答案:位置3. 在图像增强中,直方图均衡化是一种通过对图像的________进行调整,增强图像对比度的方法。
答案:像素值4. 边缘检测常用的算子有Sobel算子和________算子。
答案:Canny5. 特征提取是指从图像中提取具有________的特征,用于进一步的分析和处理。
答案:区分度三、简答题1. 请简要说明机器视觉的应用领域,并列举其中的两个具体应用案例。
答:机器视觉广泛应用于工业自动化、安防监控、医疗影像等领域。
其中,工业自动化方面,机器视觉可应用于产品质量检测、机器人视觉引导等;安防监控方面,机器视觉可应用于人脸识别、行为分析等;医疗影像方面,机器视觉可应用于肿瘤检测、疾病诊断等。
2024 机器视觉试题与答案
2024 机器视觉试题与答案1. 问题:什么是机器视觉?答案:机器视觉是一种技术,利用计算机和相应的算法,使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。
2. 问题:机器视觉在哪些领域有应用?答案:机器视觉广泛应用于许多领域,包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
3. 问题:请简要描述机器视觉的工作原理。
答案:机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。
图像首先被采集,并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
然后,通过特征提取算法提取图像的特征,最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。
4. 问题:什么是图像采集?答案:图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频,并将其转换为数字信号,以供计算机处理。
5. 问题:图像预处理的目的是什么?答案:图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理,以去除噪声、增强对比度和颜色,并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。
6. 问题:特征提取的作用是什么?答案:特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来,并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
7. 问题:分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的?答案:分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征,对输入的图像进行分类预测。
这些算法可以是传统的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等,也可以是深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)等。
8. 问题:机器视觉中常用的评估指标有哪些?答案:机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。
9. 问题:机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些?答案:机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务,以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。
10. 问题:机器视觉技术的发展趋势是什么?答案:机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。
机器视觉作业+部分英文单词翻译与解释
第一次作业1、什麽是视觉?物体的影像刺激眼睛所产生的感觉。
(视力+知识)2、人类视觉通常包括那几个主要部分,各自的功能是什麽?晶状体,视网膜,视觉神经,大脑。
晶状体:调节焦距,接受处理光信号。
视网膜:将光信号转换为电信号。
有杆状细胞(暗细胞,感知明暗信息)和锥状细胞(明细胞,感知颜色信息)组成。
视觉神经单元:在眼内由视网膜节细胞发出的纤维组成,将电信号传至大脑。
大脑:对图像进行分析处理。
3、机器视觉通常包括那几个主要部分,各自的功能是什麽?光学镜头,光电传感器,适配器,A/D转换器,数字处理系统。
光学镜头:对外界的景物进行成像或者聚焦。
光电传感器:将图像信号转换换成连续的视频信号输出。
适配器:将输出的连续的电信号进行规划,使之满足后续处理的要求。
A/D转换器:将模拟信号转换成数字信号。
数字处理系统:对数字信号进行处理,使之成为满足要求的信号。
4、人类视觉与机器视觉各自的优缺点是什么?人类视觉:优点:处理速度快;处理能力强;对环境的响应能力强;成像分辨率高;较为灵活。
缺点:主观性强;耐疲劳能力弱;只能看见可见光;不能定量分析物体分布距离。
机器视觉:优点:能适应恶劣环境,耐疲劳;可识别更多的光谱,准确性高;控制简单;信息响应快速;尺寸测量、定量检测、三维形状测试方面强。
缺点:串行工作方式;对环境快速响应能力差;光学系统需要改进。
5、机器视觉涉及到那些学科的知识?机器视觉可在哪些领域应用?学科:光学,物理学,机械设计,自动控制原理,工程测试等。
应用领域:通信工程、遥感技术、医用图像处理、工业领域、军事公安、文化艺术等。
6、能否举2个机器视觉的应用案例?利用点视觉检测系统,在香皂包装机中,对香皂包装过程中的数量进行计数并控制。
鱼类产品的自动识别分类。
7、机器视觉检测技术与传统检测技术有何不同?能解决那些传统检测技术解决不了的问题?传统检测技术主要是利用结构光的检测方法,机器视觉检测主要是利用三维立体视觉检测方法。
机器人视觉及应用知到章节答案智慧树2023年中南大学
机器人视觉及应用知到章节测试答案智慧树2023年最新中南大学第一章测试1.机器人的定义是()。
参考答案:机器人是一个面向目标的,可以感知,计划和行动的机器2.海洋底下GPS定位不准是因为()。
参考答案:无线电波信号无法穿透水3.以下的描述哪个是对的()。
参考答案:图像处理,计算机视觉,机器人视觉的输入都是一样的,输出是不一样的4.通过VirtualBox安装Ubuntu16正确的顺序是()。
参考答案:VirtualBox -> extensionpack -> Ubuntu16 -> insert guest Additions CD image5.在Terminal中,输入“clear”+ 回车会得到()。
参考答案:清空当前Terminal中的所有显示的内容6.默认安装的OpenCV只有Main Modules模块,如果要使用一些它高级函数库,还需要额外安装()。
参考答案:Extra Modules7.将矢量从一个坐标系旋转到另一个坐标系时,其长度会改变。
()参考答案:错8.在二维中,旋转矩阵的逆等于它的转置,对于齐次变换矩阵,也是如此。
()参考答案:错9.怎么在Ubuntu16下安装OpenCV和GitHub?安装好之后,请将终端中的a)OpenCV版本显示和b)GitHub中的账号设置截图上传。
参考答案:null第二章测试1.如果我们把彩色图像的三层剥离,你们认为每一层是什么颜色?()参考答案:灰色2.Matlab图像处理工具箱、Python+Opencv 图像处理支持以下哪三种图像类型:()。
参考答案:灰度图像;二值图像;RGB图像3.二值图像指的是,这个图像里面只有黑白两色。
白色的像素位置被0填充,这里0指的是真值;黑色的像素位置被1填充,这里1指的是假值。
()参考答案:错4.在MATLAB中提取已经读入的图像的元信息应使用哪个指令()。
参考答案:info()5.在MATLAB中截图的命令是()。
计算机视觉考试试题及答案
计算机视觉考试试题及答案1. 图像预处理是计算机视觉中的重要步骤,请简要说明以下预处理方法的作用:a) 图像增强b) 图像滤波c) 图像二值化答案:a) 图像增强:通过改变图像的灰度、对比度等属性,使图像更清晰、更易于分析和识别。
b) 图像滤波:通过去除图像中的噪声、平滑图像等方式,提高图像的质量并减少处理中的干扰。
c) 图像二值化:将图像转化为黑白二值图像,通过阈值处理将像素值分为前景和背景,简化后续的图像处理步骤。
2. 请解释以下计算机视觉中常用的特征描述子及其使用场景:a) SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)b) SURF (Speeded Up Robust Features)c) ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)答案:a) SIFT:SIFT特征描述子通过寻找图像中尺度不变的关键点,并在这些关键点周围计算局部特征描述子,用于图像匹配、目标检测等场景。
b) SURF:SURF特征描述子是一种加速版的SIFT算法,利用快速的特征提取和描述方法,适用于实时性要求较高的计算机视觉应用。
c) ORB:ORB特征描述子结合了FAST关键点检测和BRIEF描述子,并加入了旋转不变性,适用于实时目标识别和跟踪等应用场景。
3. 请简要介绍计算机视觉中的目标检测方法,并说明它们的差异性。
答案:目标检测是计算机视觉中一个重要的任务,常用的目标检测方法包括:a) Haar特征分类器:基于Haar-like特征的级联分类器,通过对图像中不同尺度的矩形区域进行特征计算和分类,具有较快的检测速度。
b) HOG (Histogram of Oriented Gradients):基于图像中梯度方向的统计特征,通过计算图像局部区域的梯度直方图来表示图像,常用于行人检测等场景。
c) CNN (Convolutional Neural Network):基于深度学习的卷积神经网络模型,通过多层卷积和全连接层的组合,实现端到端的目标检测,能够学习更丰富的特征表示。
2024 机器视觉试卷与答案
2024 机器视觉试卷与答案题 1:图像分割如下图所示:![](example.jpg)a) 使用阈值分割方法对上述图像进行处理,请给出最佳的阈值分割结果,并说明你的选择原因。
b) 使用边缘检测方法对上述图像进行处理,请给出最佳的边缘检测结果,并说明你的选择原因。
c) 基于图像分割结果,使用区域生长算法对上述图像进行处理,请给出最终的图像分割结果。
答案:a) 最佳的阈值分割结果为:![](threshold.jpg) 我选择阈值为150的原因是通过观察原始图像,发现目标物体(圆形)的像素值大部分都在该阈值以上。
b) 最佳的边缘检测结果为:![](edge.jpg) 我选择边缘检测算法Sobel算子的原因是该算子能够较好地捕捉到图像中的边缘信息。
c) 基于图像分割结果,使用区域生长算法得到的最终图像分割结果为:![](segmented.jpg) 区域生长算法根据像素的相似性将相邻的像素合并为一个区域,从而得到了最终的图像分割结果。
题 2:特征提取与描述下图为一幅含有多个物体的图像,请回答以下问题:![](image.jpg)a) 请说明使用SIFT算法进行特征提取的步骤,并给出提取到的关键点的数量。
b) 使用SURF算法对上述图像进行特征提取,请给出提取到的关键点的数量。
c) 选择一种合适的特征描述子,并对提取到的关键点进行描述。
答案:a) SIFT算法的特征提取步骤包括:- 尺度空间极值点检测:在不同尺度下,通过高斯差分金字塔寻找图像的极值点。
- 关键点定位:对极值点进行精确定位,通过拟合尺度空间中的极值点,确定特征点的位置和尺度。
- 方向分配:为每一个关键点指定主方向,提高特征的旋转不变性。
- 描述子生成:根据关键点周围的梯度方向,生成128维的描述子向量。
提取到的关键点数量为30个。
b) SURF算法的特征提取步骤包括:- 尺度空间构建:采用Hessian矩阵的行列式来检测尺度空间中的局部极值点。
机器视觉原理及应用 课后习题答案
机器视觉原理及应用第一章课后习题答案1.总结机器视觉发展历史。
机器视觉发展经历了从20世纪70年代的数字图像处理、马尔视觉理论框架、积木世界,20世纪80年代的图像金字塔和尺度空间、“由X到形状”、Snake模型、视觉相关变分优化算法,20世纪90年代的“图割”(graph cut)稠密立体视觉、统计学习方法以及最新的计算摄像学、计算成像、2D/3D图像及视频理解、深度学习等过程。
2.给出机器视觉应用的五个具体例子。
无人驾驶、机器人抓取、工业检测、虚拟现实、人机交互等。
3.机器视觉的目标是什么?机器视觉是机器(通常指数字计算机)对图像进行自动处理并报告“图像是什么”的过程,总的来说是使得机器代替人进行视觉感知。
4.机器视觉的主要内容有哪些?相机标定与图像形成等底层机器视觉问题、Shape From X三维视觉、立体视觉、光流与运动分析、目标匹配,检测与识别、3D传感,形状描述、目标跟踪、视觉人机交互与虚拟现实与增强现实、计算成像、图像、视频理解。
5.叙述马尔理论的主要内容。
Marr的理论指出视觉是一个复杂的信息加工过程。
为了理解视觉中的复杂过程,首先要解决两个问题:第一,视觉信息的表达问题;第二,视觉信息的加工问题。
马尔从信息处理系统的角度出发,认为对视觉系统的研究应分为三个层次,即计算理论层次、表达与算法层次和硬件实现层次。
马尔从视觉计算理论出发,将系统分为自下而上的三个阶段,即视觉信息从最初的原始数据(二维图像数据)到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理。
6.机器视觉与模式识别的区别是什么?二者存在多方面的区别:机器视觉通过机器代替人进行视觉感知,机器视觉的核心问题是从一张或多张图像生成一个符号描述,因此需要考虑前端的成像,而模式识别的主要任务是对模式进行分类,模式识别只需要考虑输入的图像。
模式识别的内容主要包分类、识别等,而机器视觉的内容包括相机标定、三维重建等。
此外,机器视觉由两部分组成:特征度量与基于这些特征的模式识别。
《机器视觉及其应用》部分课后习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分成几部分实现?用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。
组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。
用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。
三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
2、图像是什么?有那些方法可以得到图像?图像是人对视觉感知的物质再现。
光学设备获取或人为创作。
3、采样和量化是什么含义?数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。
采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。
采样和量化实现了图像的数字化。
4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理?灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。
对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。
第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩色,有多少种颜色?对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。
一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。
256*256*256=16,777,216种颜色。
2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。
一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为?该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。
3、成像系统的动态范围是什么含义?动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。
而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为:D = lg(Power_max / Power_min)×20;对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。
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1. P rove that a two-dimensional Gaussian filter can be extended by two one –dimensional Gaussian.解: 二维高斯滤波器的公式是:)22(2222),(δδy x eA y x h +-⋅= (1)我们还可以得到另一种形式:)]()([),(21y h x h A y x h ⋅⋅= (2)其中 2221)(δx ex h -= ,2222)(δy ey h -= (3)h 1(x) 和 h 2(y) 都是一维高斯滤波器, 它们可以分别在图像的x 轴和y 轴方向进行高斯滤波。
这样,一个二维高斯滤波器就可以扩展为x 轴和y 轴方向的两个一维高斯滤波器。
2. Find a formula to project ground maps onto an image of bird view in Cartesian coordinates,assuming that the camera is located at height of h above the origin of ground coordinate systems with the optical axis in downward direction. 解:图 1 见图1。
设图像坐标系的原点在''O (0, 0, f) ,地面坐标系的原点在'O (0, 0, h),f 是照相机的焦距,h 是照相机的高度,且图像坐标系的X 轴和Y 轴分别平行于地面坐标系的x 轴和y 轴。
很明显,如果图像上有一点是(X, Y, Z),Z=f , 则它对应的在地面上的点是 (x 0,y 0,z 0),z=h ;由上图可以知道, 弧'C O 的长度大致等于y 0。
故 00fy fy Y z h ==; 若f=1, 则0yY h = 同理 00fx fx X z h ==; 若f=1, 则0xX h=弧'O A 近似等于线l , 线l 对应于图像坐标系中的线L ,用向量n (,,)A B C =表示线L 。
因为 0x X h =, 0y Y h =;所以 000x yA B C h h++= 或写成 000Ax By Ch ++=; 上式就是投影面的方程,它的法线是(A , B , Ch )。
这样,我们就可以用法线n = (A , B , C )表示图像平面。
3.A 8×8 image f[i, j] has gray levels given by the equation f[i, j] = |i – j |; i, j = 0, 1, 2, … 7. Find out the output images obtained by 3×3 mid-value filter and median filter over the image, respectively.解: 由已知方程, 可以得到一个8×8 图像:设图像灰度值为: 2102N I I I +=,其中21,N I I 分别是模板内像素的最小灰度值和最大灰度值,模板为N N ⨯大小。
图像的边缘点只用模板内的部分像素点对其作相应处理。
故经过均值滤波器的图像是:设图像灰度值为:2012(,,,)N I median I I I =…,则经过中值滤波器的输出图像为:4.Find a method to remove the underlines in text documents; assuming that the documents had been well aligned with the image coordinates and thinned to skeletons of a single pixel width.The Techniques of Image Processing解: 观察上面文字的特征,可以得出下面的算法:(1) 容易发现直线上的像素是最多的,可以将所有文字向水平方向投影;(2) 统计各位置像素的多少,选出峰值,此峰值就是直线所在的方向,将其滤除;⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321ˆn n n n(3) 对处理后的文字先作图像开,再作图像闭操作,以弥补被滤除的文字部分并得到平滑的图像。
5.Suggest an algorithm to compute the skew angle of texts in a document image if the skew angle is small.解:图2见图2,原文本宽度为W 1, 长度为L 。
歪斜的文本其宽度增加至W 2。
由三角关系,可以知道偏斜的角度为21arctanW W Lθ-≈。
6.Some remote sensing cameras have image border effect that makes the average pixel intensity darker when the pixels are neat to the image border. Write an algorithm to correct the image border effect.解: 将整幅图像分成 16×16 的子图像,并用中值滤波的方法对其处理。
设有一个二次曲面: 22(,)I x y ax bxy cy dx ey g =+++++ 其均方误差为: 222,[()(,)]x y saxbxy cy dx ey g f x y ε∈=+++++-∑用下列公式使均方误差最小0a ε∂=∂, 0b ε∂=∂, 0c ε∂=∂, 0d ε∂=∂, 0eε∂=∂, 0g ε∂=∂ 可以得到系数a ,b , c , d , e 和 g 。
根据公式 '(,)(,)1(,)kf x y f x y uI X Y =+,则可以通过选择合适的系数k 和u ,得到一幅没有暗边缘的新图像。
7. Given a rotation Matrix in the form find the corresponding rotation axis nˆ and rotation angle θ. 解:若旋转轴 n ˆ 是则:2221231n n n ++=。
矩阵R 、旋转轴nˆ和旋转角θ有下列关系: 221111(1)cos r n n θ=+-(1)212123(1cos )sin r n n n θθ=-- (2) 13132(1cos )sin r n n n θθ=-+ (3) 21123(1cos )sin r n n n θθ=-+ (4)222222(1)cos r n n θ=+- (5)23231(1cos )sin r n n n θθ=-- (6) 31132(1cos )sin r n n n θθ=-- (7) 32231(1cos )sin r n n n θθ=-+ (8)223333(1)cos r n n θ=+- (9)故, (4)-(2) 有 211232sin r r n θ-= (10) (3)-(7) 有 133122sin r r n θ-= (11) (8)-(6) 有 322312sin r r n θ-= (12) 由式(10),式(11)和式 (12),得:222222211213313223321()()()4()sin r r r r r r n n n θ-+-+-=++又因为 2221231n n n ++=,故:sin θθ==由式(10),式(11)和式 (12),得:1n =2n =3n =8. Given a set of 3D point correspondences (P i , P’i ), i = 1, 2, …n; n ≥3, on an object which isuniformly changing size while it moving, described by ()P s RP T '=+, find the scale factor s andmotion parameters R and T.解:根据 ()i i P s RP T '=+ , 设原始图像的质心为:11ni i C P n ==∑,移动后图像的质心为:11''ni i C P n ==∑,这样可得系数S :11('')()nii nii P C S P C ==-=-∑∑且 2121()P P sR P P ''-=-3131()P P sR P P ''-=-R 是旋转矩阵, 且 1R =, ()RU RV R U V ⨯=⨯31213121312121()()()()[()()]P P P P R P P R P P R P P P P s ''''-⨯-=-⨯-=-⨯-故:312123121()()[()()]P P P P R S P P P P ''''-⨯-=-⨯-。