《图像理解与计算机视觉》习题
计算机视觉笔试题目及答案

计算机视觉笔试题目及答案第一部分:基础理论题目一:请简要介绍计算机视觉的定义和应用领域。
计算机视觉是指利用计算机和相关技术对图像或视频进行处理、分析和理解的一门学科。
它与图像处理、模式识别、机器学习等领域密切相关。
计算机视觉的应用广泛,包括人脸识别、目标检测与跟踪、图像检索、三维重建等。
题目二:请简要说明计算机视觉系统的基本流程。
计算机视觉系统的基本流程包括图像获取、前期处理、特征提取与描述、目标检测与识别、结果输出等步骤。
首先,通过相机或其他设备获取图像或视频数据;然后对获取的图像或视频进行去噪、滤波等前期处理;接着进行特征提取与描述,即通过提取图像中的特征信息来表示图像内容;然后使用目标检测与识别算法来分析图像中的目标信息,识别出感兴趣的目标;最后将结果输出,如在屏幕上显示或保存到文件中。
题目三:简述计算机视觉中常用的特征描述符有哪些,并分别说明其原理。
常用的特征描述符包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。
SIFT特征描述符是一种尺度不变的特征描述符。
它通过在不同尺度上检测和描述稳定的关键点,建立图像间的匹配关系。
具体原理是通过高斯差分算子检测图像中的极值点,并在每个极值点处计算局部方向直方图。
SURF特征描述符是一种加速的稳健特征描述符。
它通过构建尺度空间和积分图像,提取图像中的兴趣点,并计算其局部特征。
SURF特征描述符的主要优势是计算速度快,并具有一定的旋转和尺度不变性。
ORB特征描述符是一种具有方向性的快速特征描述符。
它结合了FAST特征点检测器和BRIEF描述符。
ORB特征描述符通过检测图像特征点的FAST角点,并在每个角点附近生成二进制字符串来描述特征。
第二部分:应用案例分析题目四:请选取计算机视觉在无人驾驶汽车领域的一个应用案例进行分析,并说明其实现原理。
2007图像分析与理解试卷及答题

武汉大学2006 —2007 学年度第 二 学 期 工程硕士班《图像分析与理解》试卷电信 学院 电子信息工程 专业 班 学号 姓名 分数1.请针对下图论述广义数字图像处理包含的内容并分别进行描述. (20分)答:1、由描述到图像称为计算机图形学,是研究怎样用数字计算机生成、处理和显示图形的一门学科。
2、由图像到图像称为狭义的图像处理,主要研究利用计算机可以实现的算法,为人或计算机提供便于理解以及识别的图像.3、由图像到描述的过程称为图像分类(识别)图像分析和图像理解:属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。
2.根据图像JPEG 压缩流程图简述其压缩算法和思想。
(20分)一、图像压缩的分类据统计,目前已有30-40多种图像压缩编码算法面世。
在分类上,也存在几种不同的方法。
根据对编码信息的恢复程度,数据压缩编码可分为无损压缩编码(或称为无失真压缩编码)和有损压缩编码(又称为限失真压缩编码)。
无损压缩编码是指解码后的数据与原始数据完全相同,没有任何信息损失,常用的无损编码方法有哈夫曼编码、算术编码、LZW编码等;有损压缩编码实施解码后的数据与原始数据有一定的偏差,恢复数据只是某种失真度下的近似,常用的方法主要有离散余弦编码(DCT)、差分脉冲预测编码(DPCM)、量化等;根据所用方法的原理不同,可分为预测编码、统计编码、变换编码等。
下面我们主要根据第二种分类方法对图像压缩方法的基本原理和方法进行介绍。
二、经典图像压缩方法2.1统计编码统计编码又称熵编码,它是对于有不同概率的事件分配以不同长度的码字,对概率大的事件分配以短的码字,从而使平均码字最短。
统计编码实现事件出现的概率与码字长度的最佳匹配。
典型的统计编码法有哈夫曼编码(Huffman)、算术编码和行程编码等。
(1)哈夫曼编码哈夫曼编码是由哈夫曼在1952年提出的一种编码方法。
机器视觉与图像处理技术考核试卷

9.用于图像增强的算子有______算子和______算子等。()
10.在图像处理中,______是一种常用的图像插值方法。()
四、判断题(本题共10小题,每题1分,共10分,正确的请在答题括号中画√,错误的画×)
D.深度学习
14.在机器视觉中,以下哪些技术可以用于3D重建?()
A.双目立体视觉
B.结构光
C.激光扫描
D.单目视觉
15.以下哪些算法属于无监督学习方法?()
A. K-means聚类
B.层次聚类
C. DBSCAN
D.支持向量机
16.以下哪些技术在人脸识别中应用广泛?()
A.特征脸
B.活体检测
C.深度学习
D.模板匹配
17.以下哪些方法可以用于图像质量的评估?()
A.峰值信噪比(PSNR)
B.结构相似性指数(SSIM)
C.信息熵
D.对比度
18.在机器视觉中,以下哪些算法可用于物体检测?()
A. R-CNN
B. Fast R-CNN
C. YOLO
D. SVM分类器
19.以下哪些方法可以用于图像的形态学操作?()
A.提高图像对比度
B.降低图像噪声
C.改善图像亮度
D.改变图像颜色
9.以下哪个术语表示图像中的每个像素值?()
A.采样率
B.量化级
C.分辨率
D.深度
10.在机器视觉中,以下哪个步骤通常用于获取图像的形状信息?()
A.边缘检测
B.区域生长
C.霍夫变换
D.主成分分析
11.以下哪种图像处理技术可以用于去除图像中的椒盐噪声?()
计算机视觉笔试题库及答案

计算机视觉笔试题库及答案一、选择题1. 在计算机视觉中,下面哪项不属于主要的图像特征描述算法?A. SIFT(尺度不变特征变换)B. HOG(方向梯度直方图)C. CNN(卷积神经网络)D. PCA(主成分分析)答案:D2. 以下哪种方法常用于图像分割任务?A. Canny边缘检测B. Haar特征检测C. 高斯滤波D. 彩色空间转换答案:A3. 在目标检测中,以下哪个算法是基于特征的分类器?A. YOLO(You Only Look Once)B. R-CNN(Region-CNN)C. SSD(Single Shot MultiBox Detector)D. Faster R-CNN答案:B4. 下面哪项是计算机视觉中的经典任务?A. 图像风格迁移B. 图像超分辨率C. 图像分类D. 图像降噪答案:C5. 在图像配准中,以下哪种方法可以用于检测图像之间的特征点匹配?A. SURF(加速稳健特征)B. RANSAC(随机抽样一致性)C. ORB(旋转差异二进制)D. Homography(单应性矩阵)答案:A二、填空题1. 在卷积神经网络中,通过不断迭代调整网络参数以使损失函数达到最小值的方法称为_____________。
答案:反向传播(Backpropagation)2. 图像分割通常可以将图像中的每个像素点标记为不同的___________________。
答案:目标或背景(Object or Background)3. 使用Canny边缘检测算法,可以得到__________________。
答案:图像的边缘信息4. 在目标检测中,非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)用于__________________。
答案:从重叠的边界框中选择最佳的检测结果5. 在图像配准中,单应性矩阵(Homography Matrix)可以用于_________________。
答案:将一个图像在透视变换下转换到另一个图像上的映射关系三、简答题1. 请简要介绍一下SIFT算法的基本原理及应用领域。
计算机视觉复习题

《计算机视觉》复习题1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序,添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能(至少实现三个以上功能)。
(考前做好并用A4纸打印,考试当天带来)为旋转不变算子,即当图像()v,u f旋转后,计算值在对应点保持不变。
2、证明Laplace算子理论3、计算机视觉研究的目的是什么?它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么?从20世纪50年代末开始,计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具,借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。
对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。
计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来替代大脑完成处理和解释。
计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。
具体地讲,计算机视觉要达到的基本目的有以下几个:根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离;根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数;根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征;根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。
简单来说,计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解,即实现人的视觉系统的某些功能。
从本质上来讲,计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。
计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系:区别:图像处理(image processing)通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。
它输入的是图像,输出的也是图像。
Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。
常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。
计算机图形学(Computer Graphics)是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。
,主要通过几何基元,如线、圆和自由曲面等,来生成图像,属于图像综合。
计算机视觉与图像识别考试

计算机视觉与图像识别考试(答案见尾页)一、选择题1. 计算机视觉中,哪种算法可以用于物体检测和定位?A. 卷积神经网络(CNN)B. 循环神经网络(RNN)C. 长短期记忆网络(LSTM)D. 支持向量机(SVM)2. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于图像分割和目标识别?A. 主成分分析(PCA)B. 图像分割算法如阈值分割、区域生长等C. 阈值分割算法D. 生成对抗网络(GAN)3. 计算机视觉中的目标跟踪算法中,哪种算法是基于特征匹配的?A. K均值聚类B. 梯度下降法C. 基于特征的跟踪算法,如光流法、均值漂移等D.粒子滤波器4. 在计算机视觉中,哪种技术可以用于测量和识别图像中的距离和尺寸?A. 相机标定B. 三维重建C. 手眼协调(EHR)D. 图像分割5. 计算机视觉中的图像识别技术中,哪种技术可以用于识别图像中的物体和场景?A. 特征提取和匹配B. 深度学习中的卷积神经网络(CNN)C. 阈值分割D. 图像分割算法如区域生长等6. 在计算机视觉中,哪种技术可以用于从视频中提取关键帧?A. 光流法B. 运动估计C. 基于颜色的方法D. 人脸检测算法7. 计算机视觉中的图像恢复技术中,哪种技术可以用于去除图像中的噪声和干扰?A. 图像平滑滤波B. 图像锐化C. 图像变换D. 图像编码和解码8. 在计算机视觉中,哪种技术可以用于实现图像的超分辨率(提高图像的分辨率)?A. 双线性插值B. 高斯模糊C. 卷积神经网络(CNN)D. 实现图像超分辨率的技术通常不直接依赖于这些方法9. 计算机视觉中的场景理解技术中,哪种技术可以用于分析和理解图像中的内容及其上下文关系?A. 语义分割B. 实例分割C. 人脸识别D. 目标检测和识别10. 在计算机视觉中,哪种技术可以用于将二维图像转换为三维立体信息?A. 图像增强B. 图像变换C. 立体视觉技术D. 图像配准11. 计算机视觉中,以下哪个选项不是特征提取的方法?A. 边缘检测B. SIFT特征提取C. HOG特征提取D. K均值聚类12. 在图像识别中,以下哪个算法可以用于物体检测?A. SVMB. 随机森林C. YOLOD.深度学习中的Faster R-CNN13. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于图像分割?A. K-means聚类B. 基于深度学习的方法,如FCNC. 图像处理技术,如阈值分割D. 阈值分割14. 计算机视觉中,以下哪个选项不是模式识别的方法?A. 支持向量机(SVM)B. 决策树C. 随机森林D. 神经网络15. 在图像识别中,以下哪种技术可以用于分类和回归?A. 支持向量机(SVM)B. 决策树C. 随机森林D. 深度学习中的神经网络16. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于三维重建?A. 单目相机B. 双目相机C. 三目相机D. RGB-D相机17. 在图像识别中,以下哪种算法可以用于语义分割?A. 聚类算法,如K-meansB. 基于深度学习的方法,如U-NetC. 图像处理技术,如阈值分割D. 阈值分割18. 计算机视觉中,以下哪个选项不是图像恢复的方法?A. 伽马校正B. 直方图均衡化C. 噪点消除D. 局部修复19. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于运动估计?A. 光流法B. 词袋模型(BoW)C. HOG特征D. 基于深度学习的方法,如Optical Flow20. 在图像识别中,以下哪种技术可以用于实时检测?A. 支持向量机(SVM)B. 决策树C. 随机森林D. 深度学习中的YOLO21. 计算机视觉中的图像处理技术主要包括哪些方法?A. 图像缩放B. 图像旋转C. 图像滤波D. 图像增强22. 在计算机视觉中,以下哪种算法可以用于目标检测和定位?A. K-means聚类算法B. 支持向量机(SVM)C. 霍夫变换D. 图像分割23. 计算机视觉中的深度学习方法有哪些?A. 卷积神经网络(CNN)B. 循环神经网络(RNN)C. 生成对抗网络(GAN)D. Transformer模型24. 在图像识别中,以下哪种技术可以提高识别准确率?A. 数据增强B. 激活函数C. 权重共享D. 正则化25. 计算机视觉中的目标跟踪算法主要有哪些?A. K均值算法B. 光流法C.均值漂移(Mean Shift)D. 模糊C均值聚类(FCM)26. 在图像处理中,以下哪种技术可以实现图像的锐化、去噪和增强?A. 图像平滑B. 图像锐化C. 图像增强D. 图像分割27. 计算机视觉中的特征提取和匹配技术在哪些应用场景中具有广泛应用?A. 自动驾驶B. 人脸识别C. 手写数字识别D. 医学影像分析28. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以实现图像的立体匹配和三维重建?A. 形码技术B. 空时自适应处理(STAP)C. 协同式结构从运动(CSM)D. 图像缝合29. 计算机视觉中,哪种技术可以用于检测和识别图像中的物体?A. 特征匹配B. 深度学习C. 图像分割D.模式识别30. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用来对图像进行预处理?A. 清晰化B. 滤波C. 泛化D. 分类31. 计算机视觉中的目标检测与定位任务通常使用哪种算法?A. K-means聚类B. 支持向量机(SVM)C. 随机森林D. YOLO(You Only Look Once)32. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于测量和跟踪物体的运动?A. 特征点检测B. 运动估计C. 图像恢复D. 图像增强33. 计算机视觉中的图像分割方法中,哪种方法可以实现基于像素值的精确分割?A. 阈值分割B. 区域生长C. 分水岭算法D. K-means聚类34. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于识别图像中的文字?A. 文本检测B. 文本分类C. 文本生成D. 文本识别35. 计算机视觉中的深度学习模型中,哪种结构可以用于图像分类任务?A. 卷积神经网络(CNN)B. 循环神经网络(RNN)C. 长短期记忆网络(LSTM)D. 生成对抗网络(GAN)36. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于从视频中提取关键帧?A. 光流法B. 目标检测C. 图像分割D. 视频稳定化37. 计算机视觉中的目标跟踪任务通常使用哪种算法?A. 霍夫变换B. 尺度不变特征变换(SIFT)C. 目标检测D. 运动估计38. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于将图像中的物体转换为数字信号?A. 图像编码B. 图像解码C. 图像增强D. 图像滤波39. 计算机视觉中,以下哪个因素会影响到特征提取的准确性?A. 图像分辨率B. 图像亮度C. 图像噪声D. 图像角度40. 在人脸识别技术中,以下哪种算法被广泛应用?A. SVMB. K-均值聚类C. 深度学习D. 随机森林41. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于测量距离?A. 卡尔·蔡司镜头B. 相位差方法C. 光学相机D. 超声波传感器42. 在图像识别中,以下哪种技术可以用于检测和识别物体?A. 深度学习B. 邻域搜索C. 阈值分割D. 图像滤波43. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于图像恢复?A. 图像变换B. 图像编码和解码C. 图像增强D. 图像去噪44. 在人脸识别中,以下哪种算法可以实现活体检测?A. SVMB. K-均值聚类C. 深度学习D. 随机森林45. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于视频分析?A. 图像处理B. 语音识别C. 自然语言处理D. 机器学习46. 在图像识别中,以下哪种技术可以用于分类和识别图像中的对象?A. 特征匹配B. 图像分割C. 图像编码和解码D. 深度学习47. 在计算机视觉中,以下哪种方法可以用于目标跟踪?A. 深度学习B. 光流法C. 匹配滤波器D. 规范化方法48. 在图像识别中,以下哪种技术可以用于场景理解?A. 图像分类B. 图像分割C. 基于知识的方法D. 深度学习二、问答题1. 计算机视觉中,什么是特征提取?请简述其特征提取的主要步骤。
计算机视觉常见面试题目及答案

计算机视觉常见面试题目及答案计算机视觉是人工智能领域中的重要分支,涉及到图像处理、模式识别等技术。
在计算机视觉领域的面试中,常常会涉及一些常见的问题。
本文将从基础概念、算法应用、深度学习等方面介绍一些常见的计算机视觉面试题目及其答案。
一、基础概念1. 什么是计算机视觉?计算机视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析,从而实现对图像中目标的识别、检测、跟踪等任务的技术领域。
2. 图像和视频的表示方式有哪些?图像可以使用灰度图、RGB图、二值图等不同的表示方式;视频可以使用多张图像按照时间顺序排列组成序列帧来表示。
3. 图像的特征是什么?常见的图像特征有哪些?图像的特征是指能够表征图像中某个目标或者局部信息的可量化属性。
常见的图像特征有灰度特征、纹理特征、边缘特征、颜色特征等。
二、算法应用4. 什么是目标检测?常见的目标检测算法有哪些?目标检测是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标,并给出目标的位置信息。
常见的目标检测算法有经典的Haar特征级联分类器、HOG+SVM、深度学习中的R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。
5. 什么是图像分割?常见的图像分割算法有哪些?图像分割是指将图像的区域划分为若干个不重叠的部分,每个部分具有一定的内部一致性和外部差异。
常见的图像分割算法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于图割的分割等。
6. 什么是图像配准?常见的图像配准算法有哪些?图像配准是指将两个或多个图像在几何上进行匹配,使得它们在空间位置和尺度上对应一致。
常见的图像配准算法有基于特征的配准、基于相似性度量的配准、基于变换模型的配准等。
三、深度学习7. 什么是深度学习?深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习算法,多层次的神经网络模型可以自动地对数据特征进行学习和提取。
8. 深度学习在计算机视觉中的应用有哪些?深度学习在计算机视觉中有广泛的应用,包括目标检测、图像分割、人脸识别、物体识别等。
计算机视觉试题及答案大全

计算机视觉试题及答案大全一、选择题1. 计算机视觉是利用计算机对图像、视频等视觉信息进行分析和处理的一门学科。
以下哪项不属于计算机视觉的应用领域?A. 人脸识别B. 遥感图像分析C. 智能车辆导航D. 机器学习算法答案:D2. 在计算机视觉中,图像分类是指将输入的图像分到预先定义的类别中。
以下哪项不属于常见的图像分类方法?A. 支持向量机(SVM)B. 卷积神经网络(CNN)C. 高斯混合模型(GMM)D. 循环神经网络(RNN)答案:D3. 目标检测是计算机视觉中的关键任务之一,其目标是在图像或视频中准确地找出目标的位置和类别。
以下哪个是常用的目标检测算法?A. 基于颜色空间的图像分割B. 基于特征点的匹配算法C. 卷积神经网络(CNN)D. 基于相似度的模板匹配答案:C4. 图像分割是计算机视觉中的基础问题,其目标是将图像分成若干个具有语义意义的区域。
以下哪项不属于图像分割的常用方法?A. 边缘检测B. 区域生长C. K均值聚类D. 图像去噪答案:D5. 三维重建是计算机视觉中的重要研究方向,其目标是通过图像或视频等二维输入重建出对应的三维场景。
以下哪个是常用的三维重建方法?A. 模板匹配B. 直方图均衡化C. 结构光扫描D. 高斯金字塔答案:C二、填空题1. 在图像处理中,____________是指通过一系列像素操作来改变图像的外观或信息。
答案:图像增强2. 在计算机视觉中,特征提取是指从输入的图像或视频中提取出____________的信息。
答案:有用或有区别的特征3. 计算机视觉中常用的评价标准之一是____________,它可以衡量目标检测算法的准确率和召回率。
答案:精确度(precision)4. 在目标跟踪中,____________是指通过预测目标的位置来跟踪目标。
答案:滤波器三、简答题1. 简要介绍计算机视觉中的图像分类任务,并说明其应用。
答案:图像分类是计算机视觉中的一个基本任务,其目标是将输入的图像分到预先定义的类别中。
计算机视觉考试题库及答案

计算机视觉考试题库及答案计算机视觉是人工智能领域的重要分支,它致力于使计算机具备类似人类视觉系统的能力,从图像或视频中理解和解释信息。
随着计算机视觉的发展和应用日益广泛,许多机构和个人都对该领域的知识和技能进行考核。
为了帮助考生更好地准备和备考计算机视觉考试,本文将提供一份计算机视觉考试题库及答案,供学习和参考。
题目一:1. 请简要解释计算机视觉的定义和作用。
答案一:计算机视觉是一种模拟和复制人类视觉系统的技术与科学。
它利用计算机和相应的算法来获取、处理、分析和理解图像和视频数据,从而让计算机具备类似人类视觉系统的能力。
计算机视觉的作用包括目标检测与跟踪、图像识别与分类、场景理解与解释、三维重构与建模等。
题目二:2. 请列举计算机视觉中常用的图像处理技术,并简要说明其原理和应用场景。
答案二:(1)灰度变换:通过对图像的亮度进行变换,改变图像的对比度和亮度,常用的灰度变换包括直方图均衡化和伽马校正。
应用场景包括图像增强和色彩校正等。
(2)图像滤波:通过对图像进行空域或频域滤波,实现图像平滑或增强。
常用的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
应用场景包括图像去噪和边缘检测等。
(3)边缘检测:通过检测图像中的边缘和轮廓,获得图像的结构信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
应用场景包括目标检测和图像分割等。
(4)图像分割:将图像分成若干个具有独立意义的区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
应用场景包括目标提取和图像分析等。
题目三:3. 请简要介绍计算机视觉中的机器学习方法,并说明其在物体识别中的应用。
答案三:计算机视觉中的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过提供标记的训练样本来训练模型,从而实现对未知样本的判别和分类。
无监督学习通过从未标记数据中学习数据的统计特性和结构,进行数据聚类和降维等任务。
图像处理与计算机视觉综合考试

图像处理与计算机视觉综合考试(答案见尾页)一、选择题1. 图像处理中常用的滤波方法有哪些?A. 中值滤波B. 高斯滤波C. 拉普拉斯滤波D. 均值滤波2. 在计算机视觉中,以下哪个参数通常用于描述图像的特征?A. 像素值B. 边缘强度C. 直方图D. Hessian矩阵3. 以下哪种图像处理技术可以用于增强图像中的边缘信息?A. 滤波B. 图像分割C. 特征提取D. 渐变增强4. 在计算机视觉中,以下哪个步骤不是特征提取的常见步骤?A. 特征点检测B. 特征描述C. 特征匹配D. 深度学习5. 在图像处理中,如何通过锐化操作来增强图像的边缘信息?A. 使用高斯模糊B. 使用拉普拉斯算子C. 使用高通滤波器D. 使用同态滤波器6. 在计算机视觉中,以下哪种算法可以用于物体识别?A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 随机森林D. 卷积神经网络7. 在图像处理中,如何通过直方图均衡化来改善图像的对比度?A. 将图像分成小块,分别计算每块的直方图,然后对每块的直方图进行缩放B. 将图像分成小块,分别计算每块的直方图,然后将直方图归一化C. 将图像分成小块,分别计算每块的直方图,然后对每块的直方图进行叠加D. 将图像分成小块,分别计算每块的直方图,然后对每块的直方图进行反转8. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于测量图像中对象的大小?A. 边缘检测B. 图像分割C. 特征匹配D. 目标跟踪9. 在图像处理中,如何通过均值漂移算法来追踪图像中的运动物体?A. 将均值漂移算法应用于图像的每个像素点B. 将均值漂移算法应用于图像的每个通道C. 将均值漂移算法应用于图像的每个颜色通道D. 将均值漂移算法应用于图像的每个方向10. 在计算机视觉中,以下哪种算法可以用于场景理解?A. 深度学习B. 随机森林C. 支持向量机D. 卷积神经网络11. 图像处理中常用的滤波器类型有哪些?A. 常用滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器B. 滤波器在图像处理中的作用是去除噪声和干扰C. 滤波器的选择取决于图像的特性和处理要求D. 滤波器可以分为线性滤波器和非线性滤波器12. 在计算机视觉中,以下哪种图像变换可以增强特征检测?A. 对图像进行缩放B. 对图像进行旋转C. 对图像进行翻转D. 对图像进行剪切13. 以下哪种图像处理技术可以用于测量图像中对象的大小?A. 图像分割B. 图像锐化C. 图像二值化D. 图像平滑14. 在图像识别中,以下哪种算法被广泛应用于人脸识别?A. K-均值聚类算法B. 支持向量机(SVM)C. 随机森林算法D.卷积神经网络(CNN)15. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于场景理解?A. 图像分割B. 图像分类C. 特征匹配D. 三维重建16. 在图像处理中,以下哪种操作可以用于调整图像的对比度和亮度?A. 图像缩放B. 图像旋转C. 图像平移D. 图像调整17. 在计算机视觉中,以下哪种算法可以用于目标检测和识别?A. K-均值聚类算法B. 支持向量机(SVM)C. 随机森林算法D. 卷积神经网络(CNN)18. 在图像处理中,以下哪种技术可以用于图像的锐化和增强?A. 图像平滑B. 图像分割C. 图像锐化D. 图像增强19. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于图像的压缩和解压?A. JPEG压缩B. GIF压缩C. MP3压缩D. PNG压缩20. 在图像处理中,以下哪种操作可以用于图像的背景减除?A. 图像分割B. 图像锐化C. 图像调整D. 图像背景减除21. 图像处理的主要步骤包括哪些?A. 图像获取B. 图像预处理C. 图像特征提取D. 图像识别与分类E. 图像生成与编辑22. 计算机视觉中,以下哪个选项不是用于图像配准的算法?A. 基于特征的方法B. 基于变换的方法C. 基于概率的方法D. 基于深度学习的方法23. 在图像处理中,直方图均衡化是一种改善图像对比度的常用方法,它的作用是:A. 自适应地调整图像的亮度B. 强化图像中的细节和边缘C. 使得图像中的颜色更加鲜艳D. 使得图像中的暗部和亮部区域更加均匀24. 在计算机视觉中,以下哪个选项不是特征匹配中常用的算法?A. SIFT(尺度不变特征变换)B. SURF(加速稳健特征)C. ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)D. IFEAT(图像特征向量计算)25. 在图像处理中,锐化是一种提高图像边缘清晰度的操作,以下哪种方法属于锐化算法?A. 池化B. 滤波C. 高斯模糊D. 双边滤波26. 在计算机视觉中,以下哪个选项不是目标检测中常用的算法?A. R-CNNB. Fast R-CNNC. YOLOD. SSD27. 在图像处理中,均值滤波是一种线性平滑滤波方法,它的作用是:A. 消除图像中的噪声B. 强化图像中的边缘C. 提高图像的对比度D. 使得图像中的直线更加圆滑28. 在计算机视觉中,以下哪个选项不是图像分割中常用的算法?A. 阈值分割B. 区域生长C. 分水岭算法D.深度学习方法(如FCN)29. 在图像处理中,以下哪个选项不是图像增强中常用的技术?A. 对比度增强B. 直方图均衡化C. 图像缩放D. 自适应直方图均衡化30. 在计算机视觉中,以下哪个选项不是目标跟踪中常用的算法?A. K-means聚类B. meanShift算法C. CamShift算法D. CSRT算法31. 图像处理中常用的滤波方法有哪些?A. 中值滤波B. 均值滤波C. 高斯滤波D. 梯度滤波32. 在计算机视觉中,以下哪个参数通常用于描述目标的形状?A. 边缘检测算子B. Hessian矩阵C. 直方图D. 阈值分割33. 以下哪种图像变换可以增强图像中的边缘信息?A. 对比度变换B. 伽马变换C. 直方图均衡化D.拉普拉斯算子34. 在图像识别中,以下哪个算法不是基于深度学习的?A. SVMB. OCRC. YOLOD. ResNet35. 在计算机视觉中,以下哪个操作通常用于从图像中提取特征?A. 卷积运算B. 池化运算C. 阈值分割D. HOG算法36. 在图像处理中,如何通过均值滤波去除图像中的椒盐噪声?A. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行均值滤波B. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行高斯滤波C. 对整个图像进行均值滤波D. 对整个图像进行高斯滤波37. 在计算机视觉中,以下哪个技术可以用于测量图像中物体的距离?A. 特征匹配B. 目标检测C. 三维重建D. 图像分割38. 在图像处理中,如何通过直方图均衡化增强图像的对比度?A. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行直方图均衡化B. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行高斯平滑C. 对整个图像进行直方图均衡化D. 对整个图像进行高斯平滑39. 在计算机视觉中,以下哪个算法可以用于识别图像中的物体?A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 深度学习算法D. 随机森林40. 在图像处理中,如何通过锐化运算增强图像的边缘清晰度?A. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行锐化运算B. 将图像分为小方块,对每个小方块分别进行高斯锐化C. 对整个图像进行锐化运算D. 对整个图像进行高斯锐化二、问答题1. 什么是图像处理?请给出定义并解释其重要性。
《计算机视觉》题集

《计算机视觉》题集大题一:选择题1.下列哪项不属于计算机视觉的基本任务?A. 图像分类B. 目标检测C. 语音识别D. 语义分割2.在卷积神经网络(CNN)中,以下哪项操作不是卷积层的主要功能?A. 局部感知B. 权重共享C. 池化D. 特征提取3.下列哪个模型在图像分类任务中首次超过了人类的识别能力?A. AlexNetB. VGGNetC. ResNetD. GoogleNet4.以下哪个算法常用于图像中的特征点检测?A. SIFTB. K-meansC. SVMD. AdaBoost5.在目标检测任务中,IoU (Intersection over Union)主要用于衡量什么?A. 检测框与真实框的重叠程度B. 模型的检测速度C. 模型的准确率D. 模型的召回率6.下列哪项技术可以用于提高模型的泛化能力,减少过拟合?A. 数据增强B. 增加模型复杂度C. 减少训练数据量D. 使用更大的学习率7.在深度学习中,批归一化 (Batch Normalization)的主要作用是什么?A. 加速模型训练B. 提高模型精度C. 减少模型参数D. 防止梯度消失8.下列哪个激活函数常用于解决梯度消失问题?A. SigmoidB. TanhC. ReLUD. Softmax9.在进行图像语义分割时,常用的评估指标是?A. 准确率B. 召回率C. mIoU(mean Intersection over Union)D. F1分数10.下列哪个不是深度学习框架?A. TensorFlowB. PyTorchC. OpenCVD. Keras大题二:填空题1.计算机视觉中的“三大任务”包括图像分类、目标检测和______。
2.在深度学习模型中,为了防止梯度爆炸,常采用的技术是______。
3.在卷积神经网络中,池化层的主要作用是进行______。
4.YOLO算法是一种流行的______算法。
5.在进行图像增强时,常用的技术包括旋转、缩放、______和翻转等。
计算机视觉技术练习(习题卷1)

计算机视觉技术练习(习题卷1)第1部分:单项选择题,共67题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]逆光拍照时,人脸比较暗,使用伽马矫正对图像进行增强达到逆光也清晰的效果,γ的取值可以选择?()A)0B)0.5C)1D)2答案:B解析:2.[单选题]阅读以下文字:假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。
现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置。
A)除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练B)对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层C)使用新的数据集重新训练模型D)所有答案均不对答案:B解析:3.[单选题]在无人机输电线路巡检中以及变电站机器人巡检工作中,基于相关()服务能力,实现设备缺陷、隐患智能辨识。
A)声纹识别B)自然语言处理C)语音识别D)图像识别答案:D解析:4.[单选题]坐标为(21,13)和坐标为(22,12)的两个像素在空间上存在什么邻接关系?A)不存在邻接关系B)对角邻接C)8-邻接D)4-邻接答案:B解析:5.[单选题]图像识别是以图像的主要( )为基础的A)元素B)像素C)特征D)部件答案:CA)双线性内插法B)三次多项式C)最近邻元法D)三次内插法答案:B解析:7.[单选题]经自动标注工具处理后的图像样本状态包括已标注和()?A)未标注B)未审核C)已标注D)无缺陷答案:D解析:8.[单选题]在形状检测算法在检测圆柱面时,需要点云提供较为准确的()。
A)点云法向B)点云切向C)点云中心D)点云边缘答案:B解析:9.[单选题]一副8位RGB的彩色图像中,(255,255,255)代表什么着色?A)红色B)白色C)黑色D)蓝色答案:B解析:10.[单选题]一副照片在存放过程中出现了很多小的噪点,对其扫描件进行()操作去噪效果最好。
图像识别与计算机图形学考试

图像识别与计算机图形学考试(答案见尾页)一、选择题1. 图像识别中的特征提取方法有哪些?A. Hessian矩阵B. SIFT(尺度不变特征变换)C. SURF(加速稳健特征)D.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)E. All of the above2. 在计算机图形学中,渲染管线的组成部分包括哪些?A. 建模B.光照C.投影D. 后处理E. All of the above3. 什么是深度学习在图像识别中的应用?A. 特征匹配B. 图像分类C. 目标检测D. 语义分割E. All of the above4. 在计算机图形学中,双曲线方程的一般形式是什么?A. Ax^2 + By^2 = 1B. Ax^2 - By^2 = 1C. Ax^2 + By^2 - 1 = 0D. Ax^2 - By^2 + 1 = 0E. None of the above5. 在图像识别中,哪种算法可以用于物体检测?A. K-均值聚类B. 支持向量机(SVM)C. 随机森林D. YOLO(You Only Look Once)E. All of the above6. 在计算机图形学中,渲染引擎的主要功能是什么?A. 渲染三维场景B. 处理用户输入C. 管理游戏循环D. 输出最终图像E. All of the above7. 在图像识别中,卷积神经网络(CNN)的哪种层负责提取特征?A. 输入层B. 卷积层C. 激活层D. 全连接层E. None of the above8. 在计算机图形学中,光线追踪技术的原理是什么?A. 通过模拟光线传播来渲染图像B. 利用GPU加速计算C. 通过采样和插值来生成图像D. 通过优化算法来提高渲染质量E. All of the above9. 在图像识别中,哪种技术可以用于测量图像的相似性?A. 特征匹配B. 目标检测C. 分类D. 语义分割E. All of the above10. 在计算机图形学中,纹理映射的技术有哪些?A.漫反射贴图B.法线贴图C.高光贴图D.环境光遮蔽贴图E. All of the above11. 图像识别中的特征提取方法有哪些?A. HOGB. SIFTC. SURFD.ORB12. 计算机图形学中,渲染管线的组成部分包括哪几个阶段?A. 建模B.光照C.投影D. 合成13. 在图像处理中,锐化算法的主要目的是什么?A. 增强图像边缘信息B. 减少图像噪声C. 保留图像细节D. 提高图像对比度14. 以下哪种图像格式支持透明背景?A. JPEGB. PNGC. GIFD. BMP15. 在计算机图形学中,双缓冲技术可以避免哪个问题?A.屏幕撕裂B.画面模糊C.像素丢失D.数据溢出16. 图像识别中,以下哪种算法不是用于特征匹配的?A. SIFTB.SURFC.ORBD. K-means17. 在计算机图形学中,光线追踪技术的优点包括哪几个方面?A. 更真实的图像质量B. 支持实时光线追踪C. 更高的计算复杂度D. 可以生成高质量的光照和阴影18. 在医学影像诊断中,哪种图像处理技术被广泛应用于病灶检测和分割?A. 图像平滑B. 图像增强C. 图像分割D. 图像配准19. 图像识别中的特征提取方法有哪些?A. Hessian矩阵B. SIFT(尺度不变特征变换)C.SURF(加速稳健特征)D.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)20. 计算机图形学中的渲染管线的组成部分包括哪几个?A.光栅算法B.光线追踪C.路径追踪D.延迟渲染21. 什么是深度学习在图像识别中的应用?A. 卷积神经网络(CNN)B. 循环神经网络(RNN)C. 生成对抗网络(GAN)D. 深度残差网络(ResNet)22. 在计算机图形学中,超大规模集成电路的发展对图形学的飞速发展有什么影响?A. 提高了图形学的计算速度B. 增强了图形学的真实感C. 降低了图形学的实现成本D. 扩展了图形学的应用领域23. 图像识别中的目标检测技术主要有哪些方法?A. R-CNNB. Fast R-CNNC. Faster R-CNND. YOLO(You Only Look Once)24. 在计算机图形学中,双目立体视觉是如何实现三维重建的?A. 利用双目摄像机的视差图进行深度估计B. 利用单目摄像机的深度传感器进行深度估计C. 利用激光雷达进行三维扫描D. 利用超声波传感器进行三维扫描25. 在图像识别中,卷积神经网络(CNN)的哪个层对图像的特征表达最为重要?A. 输入层B. 卷积层C. 激活层D. 全连接层26. 计算机图形学中的可见性计算是如何实现的?A. 纹理映射B. 阴影的计算C. 折射和反射的计算D. 光照模型27. 在图像识别中,支持向量机(SVM)和神经网络在解决分类问题时的主要区别是什么?A. SVM 是基于线性核的,而神经网络是基于非线性核的B. SVM 的训练时间比神经网络短C. SVM 对于高维数据的处理能力比神经网络弱D. SVM 更适合解决小样本下的分类问题28. 在计算机图形学中,光线追踪技术的优点和缺点分别是什么?A. 优点:可以实现高质量的光照效果;缺点:计算复杂度高,难以实时渲染B. 优点:可以实现高质量的光照效果;缺点:计算复杂度高,难以实时渲染C. 优点:可以实现高质量的光照效果;缺点:计算复杂度高,难以实时渲染D. 优点:可以实现高质量的光照效果;缺点:计算复杂度高,难以实时渲染29. 图像识别中的特征提取常用方法有哪些?A. Hessian矩阵B. SIFT(尺度不变特征变换)C.SURF(加速稳健特征)D.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)E. All of the above30. 在计算机图形学中,渲染管线的最后一个阶段是什么?A. 投影B. 模糊C. 次表面散射D. 阴影的计算E. 透明度的计算31. 以下哪种图像处理技术可以用于增强图像中的边缘信息?A. 对图像进行平滑滤波B. 对图像进行锐化处理C. 使用拉普拉斯算子D. 对图像进行傅里叶变换E. 使用Canny边缘检测算法32. 图像识别中,以下哪种方法不是常见的纹理特征提取方法?A. Gabor滤波器B. 波文瑞克变换C. 纹理映射D. Hessian矩阵E. 霍夫变换33. 在计算机图形学中,渲染管线的主要阶段包括?A. 建模B. 解码C. 转换D. 投影E. 合成34. 图像分割中,以下哪种方法不属于基于阈值的分割方法?A. 自适应阈值分割B. 阈值分割C. 多阈值分割D.模糊阈值分割E. 平均阈值分割35. 在图像识别中,以下哪种特征对于识别不同类型的植物是重要的?A. 形状B. 颜色C. 细节D. 所在的位置E. 所有的上述特征36. 图像识别中的常见特征有哪些?A.边缘检测B.角点检测C.直方图D.傅里叶变换37. 计算机图形学中,渲染管线的组成部分包括哪些?A.光栅化B.可见性计算C.光照模型D.纹理映射38. 在图像处理中,哪一种技术可以用来去除图像中的噪声?A.滤波B.锐化C.降噪D.增强39. 在计算机图形学中,双缓冲技术的主要优点是什么?A.减少CPU负担B.提高图形渲染速度C.避免屏幕撕裂现象D.实现局部刷新40. 以下哪种图像格式支持透明背景?A.BMPB.GIFC.PNGD.JPG41. 在图像识别中,哪一种算法可以用来检测图像中的直线?A.霍夫变换B.SVMC.神经网络D.边缘检测42. 在计算机图形学中,超大规模集成电路的发展对图形学的飞速发展有什么影响?A.提高了图形渲染的速度和精度B.使得图形学的应用更加广泛C.降低了图形学的门槛D.使得图形学的研究更加深入43. 在图像处理中,哪一种技术可以用来分割图像?A.滤波B.边缘检测C.阈值分割D.聚类分析44. 在计算机图形学中,光线追踪技术的主要优点是什么?A.真实的图像效果B.高计算效率C.适合虚拟现实应用D.适用于动画制作45. 在图像识别中,哪一种算法可以用来识别手写数字?A.支持向量机B.神经网络C.随机森林D.深度学习二、问答题1. 什么是图像识别?请列举几种常见的图像识别方法,并简要说明其原理。
计算机视觉设计知识测试 选择题 48题

1. 计算机视觉的核心任务是什么?A. 图像处理B. 模式识别C. 图像理解D. 数据分析2. 以下哪个不是计算机视觉的应用领域?A. 自动驾驶B. 医学影像分析C. 金融风险评估D. 人脸识别3. 图像预处理的主要目的是什么?A. 提高图像质量B. 增加图像分辨率C. 减少图像噪声D. 以上都是4. 边缘检测是计算机视觉中的一个重要步骤,以下哪个算法常用于边缘检测?A. Sobel算子B. K-means聚类C. 决策树D. 随机森林5. 在计算机视觉中,特征提取的目的是什么?A. 简化图像数据B. 增强图像对比度C. 提高图像亮度D. 减少图像尺寸6. 以下哪个是深度学习在计算机视觉中的应用?A. 支持向量机B. 卷积神经网络C. 逻辑回归D. 朴素贝叶斯7. 图像分割的主要目的是什么?A. 将图像分成若干个区域B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度8. 以下哪个不是图像分割的方法?A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 深度学习9. 在计算机视觉中,目标检测的主要任务是什么?A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是10. 以下哪个是目标检测的常用算法?A. R-CNNB. K-meansC. 决策树D. 逻辑回归11. 图像配准的主要目的是什么?A. 对齐多幅图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度12. 以下哪个不是图像配准的方法?A. 基于特征的配准B. 基于强度的配准C. 基于深度学习的配准D. 基于边缘检测的配准13. 在计算机视觉中,图像增强的主要目的是什么?A. 提高图像的视觉质量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度14. 以下哪个是图像增强的方法?A. 直方图均衡化B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归15. 在计算机视觉中,图像压缩的主要目的是什么?A. 减少图像的数据量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度16. 以下哪个是图像压缩的方法?A. JPEGB. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归17. 在计算机视觉中,图像融合的主要目的是什么?A. 结合多幅图像的信息B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度18. 以下哪个是图像融合的方法?A. 基于小波变换的融合B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归19. 在计算机视觉中,图像识别的主要任务是什么?A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是20. 以下哪个是图像识别的常用算法?A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归21. 在计算机视觉中,图像分类的主要任务是什么?A. 将图像分为不同的类别B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是22. 以下哪个是图像分类的常用算法?A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归23. 在计算机视觉中,图像跟踪的主要任务是什么?A. 跟踪图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是24. 以下哪个是图像跟踪的常用算法?A. 卡尔曼滤波B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归25. 在计算机视觉中,图像重建的主要任务是什么?A. 从部分信息重建完整图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度26. 以下哪个是图像重建的方法?A. 基于深度学习的重建B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归27. 在计算机视觉中,图像超分辨率的主要任务是什么?A. 提高图像的分辨率B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度28. 以下哪个是图像超分辨率的方法?A. 基于深度学习的超分辨率B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归29. 在计算机视觉中,图像去噪的主要任务是什么?A. 减少图像的噪声B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度30. 以下哪个是图像去噪的方法?A. 基于深度学习的去噪B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归31. 在计算机视觉中,图像增强的主要任务是什么?A. 提高图像的视觉质量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度32. 以下哪个是图像增强的方法?A. 直方图均衡化B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归33. 在计算机视觉中,图像压缩的主要任务是什么?A. 减少图像的数据量B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度34. 以下哪个是图像压缩的方法?A. JPEGB. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归35. 在计算机视觉中,图像融合的主要任务是什么?A. 结合多幅图像的信息B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度36. 以下哪个是图像融合的方法?A. 基于小波变换的融合B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归37. 在计算机视觉中,图像识别的主要任务是什么?A. 识别图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是38. 以下哪个是图像识别的常用算法?A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归39. 在计算机视觉中,图像分类的主要任务是什么?A. 将图像分为不同的类别B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是40. 以下哪个是图像分类的常用算法?A. 卷积神经网络B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归41. 在计算机视觉中,图像跟踪的主要任务是什么?A. 跟踪图像中的目标B. 测量目标的大小C. 确定目标的位置D. 以上都是42. 以下哪个是图像跟踪的常用算法?A. 卡尔曼滤波B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归43. 在计算机视觉中,图像重建的主要任务是什么?A. 从部分信息重建完整图像B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度44. 以下哪个是图像重建的方法?A. 基于深度学习的重建B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归45. 在计算机视觉中,图像超分辨率的主要任务是什么?A. 提高图像的分辨率B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度46. 以下哪个是图像超分辨率的方法?A. 基于深度学习的超分辨率B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归47. 在计算机视觉中,图像去噪的主要任务是什么?A. 减少图像的噪声B. 增加图像的分辨率C. 减少图像的噪声D. 提高图像的亮度48. 以下哪个是图像去噪的方法?A. 基于深度学习的去噪B. K-means聚类C. 决策树D. 逻辑回归答案1. C2. C3. D4. A5. A6. B7. A8. D9. D10. A11. A12. D13. A14. A15. A16. A17. A18. A19. A20. A21. A22. A23. A24. A25. A26. A27. A28. A29. A30. A31. A32. A33. A34. A35. A36. A37. A38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. A46. A47. A48. A。
计算机视觉技术在图像处理中的应用考试

计算机视觉技术在图像处理中的应用考试(答案见尾页)一、选择题1. 计算机视觉技术在图像处理中的应用主要体现在哪些方面?A. 图像识别B. 图像分割C. 物体检测D. 人脸识别2. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于测量和跟踪物体的运动?A. 图像平滑B. 图像锐化C. 图像特征提取D. 目标跟踪3. 计算机视觉技术在医学图像分析中的主要应用是什么?A. 图像增强B. 图像分割C. 三维重建D. 辅助诊断4. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于识别图像中的文本?A. 图像旋转B. 图像二值化C. 文本检测D. 文本识别5. 计算机视觉技术在自动驾驶汽车中的应用主要包括哪些方面?A. 路径规划B. 环境感知C. 车辆控制D. 数据传输6. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于图像恢复和去噪?A. 图像缩放B. 图像变换C. 图像滤波D. 图像编码7. 计算机视觉技术在视频监控中的应用主要体现在哪些方面?A. 人脸识别B. 行为分析C. 事件检测D. 视频压缩8. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于图像生成?A. 图像融合B. 图像变换C. 图像生成网络D. 图像超分辨率9. 计算机视觉技术在工业自动化中的应用主要包括哪些方面?A. 生产过程监控B. 产品质量检测C. 自动定位D. 机器人视觉系统10. 在计算机视觉中,以下哪种技术可以用于多模态数据融合?A. 图像分割B. 图像匹配C. 语音识别D. 多普勒雷达11. 计算机视觉技术在图像处理中的应用主要体现在哪些方面?B. 图像分类C. 目标检测D. 人脸识别12. 在计算机视觉中,以下哪个参数不是用于衡量图像清晰度的?A. 像素值B. 边缘锐利度C. 对比度D. 色彩饱和度13. 计算机视觉技术在车牌识别中的应用流程通常包括哪些步骤?A. 图像预处理B. 特征提取C. 模型训练D. 图像识别14. 在计算机视觉中,以下哪个技术不属于深度学习模型?A. 卷积神经网络(CNN)B. 循环神经网络(RNN)C. 长短期记忆网络(LSTM)D. 支持向量机(SVM)15. 计算机视觉技术在医学影像分析中的应用有哪些?A. 病灶检测B. 增强扫描C. 三维重建D. 图像融合16. 在计算机视觉中,以下哪个技术可以用于测量物体的尺寸?A. 图像分割B. 目标跟踪C. 三维重建17. 计算机视觉技术在无人驾驶汽车中的应用主要包括哪些?A. 路径规划B. 障碍物检测C. 车辆控制D. 图像识别18. 在计算机视觉中,以下哪个技术可以用于实现图像的超分辨率?A. 双目立体视觉B. 图像修复C. 图像卷积D. 图像生成19. 计算机视觉技术在视频监控中的应用主要包括哪些?A. 入侵检测B. 人脸识别C. 车辆识别D. 行为分析20. 在计算机视觉中,以下哪个技术不属于图像处理的技术范畴?A. 图像缩放B. 图像旋转C. 图像滤波D. 图像编码21. 计算机视觉技术在图像处理中的应用主要体现在哪些方面?A. 图像识别B. 图像分割C. 图像特征提取D. 图像生成22. 计算机视觉技术中的图像识别技术是通过什么方法实现的?A. 通过训练机器学习模型识别图像中的物体B. 通过分析图像的像素值分布规律C. 通过模拟人类视觉系统的工作原理D. 通过建立图像数据库进行匹配识别23. 在图像分割中,常采用哪些算法和技术?A. 边缘检测B. 区域生长C. 分水岭算法D. 深度学习技术24. 计算机视觉技术在特征提取方面的主要优势是什么?A. 能够自动提取图像中的关键信息B. 处理大规模图像数据能力强C. 可以处理不同类型的图像数据D. 提取的特征具有较高的准确性和稳定性25. 计算机视觉技术在图像生成方面的应用有哪些?A. 图像修复B. 图像风格转换C. 图像超分辨率D. 生成具有语义信息的图像26. 在计算机视觉中,深度学习技术的主要应用有哪些?A. 图像分类B. 目标检测C. 人脸识别D. 图像生成27. 计算机视觉技术在图像处理中的未来发展前景如何?A. 技术将更加成熟,应用领域将进一步扩大B. 将能够实现更高精度和更低成本的图像处理C. 将会改变人们的生活方式和社会治理模式D. 将会对人类产生负面影响,如失业等问题28. 在计算机视觉技术的图像分割算法中,边缘检测算法的主要作用是什么?A. 增强图像中边缘的信息B. 减少图像中的噪声干扰C. 提高图像分割的准确性D. 降低计算复杂度29. 计算机视觉技术在图像识别中的应用场景有哪些?A. 自动驾驶汽车的道路识别B. 安防监控中的行人检测C. 医学影像中的病灶检测D. 电子商务中的商品识别30. 计算机视觉技术在图像处理中的挑战和困难主要包括哪些方面?A. 数据获取和标注成本高B. 对于复杂场景和多变背景下的图像处理效果不佳C. 缺乏通用性和可解释性D. 难以应对高速运动和低延迟的图像处理需求31. 计算机视觉技术在图像处理中的应用主要体现在哪些方面?A. 图像识别B. 图像分割C. 图像恢复D. 图像增强E. 物体检测与跟踪F. 人脸识别G. 图像语义理解H. 图像生成I. 图像超分辨率J. 图像风格转换32. 计算机视觉技术中的图像分割有哪些常用的方法?A. 阈值分割B. 区域生长C. 分水岭算法D. K-means聚类E. 图切割F. 基于深度学习的方法33. 在图像识别中,以下哪种算法具有较高的准确率?A. SIFT(尺度不变特征变换)B. SURF(加速稳健特征)C. ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)D. CNN(卷积神经网络)E. SPP(空间金字塔池化)34. 计算机视觉技术在图像恢复中的应用,主要涉及到哪些技术?A. 卷积算法B. 池化算法C. 非局部均值算法D.深度学习方法E. 图像融合技术35. 在图像增强方面,以下哪种技术可以提升图像的对比度和清晰度?A. 直方图均衡化B. 伽马校正C. 局部对比度增强D. 增强型线性滤波器E. 非线性滤波器36. 计算机视觉技术中的物体检测与跟踪主要包括哪些方法?A. Haar级联特征B. HOG(方向梯度直方图)C. 句子描述符D.深度学习方法,如YOLO和SSDE. 匹配滤波器37. 人脸识别中,以下哪种算法具有较高的识别率?A. LBP(局部二值模式)B. Haar级联特征C. DCT(离散余弦变换)D. CNN(卷积神经网络)E. FREAK(快速鲁棒特征)38. 图像语义理解是指对图像中的内容进行理解和分析,以下哪种技术属于图像语义理解的应用?A. 图像分类B. 目标检测C. 语义分割D. 实例分割E.人脸关键点检测39. 在图像生成方面,以下哪种技术可以生成具有类似真实感的图像?A. 生成对抗网络(GAN)B. 条件生成对抗网络(CGAN)C. 迁移学习D. 对抗性训练E. 风格迁移40. 图像超分辨率是一种能够提高图像分辨率的技术,以下哪种方法属于图像超分辨率技术?A. APT(自适应全卷积网络)B. ESPCN(增强型结构感知网络)C. CDN(内容分发网络)D. LRCN(学习性资源约束网络)E. LEDNet(亮度归一化网络)二、问答题1. 计算机视觉技术在图像处理中的应用有哪些?2. 简述目标检测在计算机视觉中的应用。
《计算机视觉》期末考试试卷附答案

《计算机视觉》期末考试试卷附答案一、选择题(每题2分,共计20分)1. 计算机视觉的主要任务不包括以下哪项?A. 图像分类B. 目标检测C. 图像增强D. 图像分割{答案:C}2. 以下哪个不是卷积神经网络(CNN)的主要优点?A. 参数共享B. 局部感知野C. 需要大量标注数据D. 层次化特征提取{答案:C}3. 以下哪种损失函数常用于图像分类任务?A. softmax损失函数B. 交叉熵损失函数C. 均方误差损失函数D. hinge损失函数{答案:A}4. 在目标检测中,R-CNN系列算法主要包括以下哪些步骤?A. 区域提议网络B. 卷积神经网络特征提取C. 分类与边界框回归D. 非极大值抑制{答案:ABCD}5. 以下哪个是最常见的图像增强方法?A. 随机裁剪B. 直方图均衡化C. 对比度增强D. 数据扩充{答案:B}二、填空题(每题2分,共计20分)1. 在卷积神经网络中,卷积层的主要作用是______。
{答案:局部感知、参数共享、特征提取}2. 支持向量机(SVM)的核心思想是______。
{答案:找到一个最优的超平面,最大化不同类别之间的边界} 3. 目标检测中的实时性要求较高的算法有______。
{答案:YOLO、SSD、Faster R-CNN}4. 图像分割的主要任务是将图像划分为若干个______。
{答案:区域或像素块,具有相似的特征}5. 在深度学习框架TensorFlow中,创建一个全连接层可以使用______。
{答案:yers.dense}三、简答题(每题10分,共计30分)1. 请简要描述卷积神经网络(CNN)的工作原理及主要优点。
{答案:卷积神经网络是一种特殊的神经网络,它通过卷积层、池化层和全连接层进行特征提取和分类。
主要优点包括参数共享、局部感知、层次化特征提取等。
}2. 请简要介绍目标检测的主要任务、方法和挑战。
{答案:目标检测的主要任务是在图像中定位和识别物体。
计算机视觉面试题目及答案

计算机视觉面试题目及答案计算机视觉是计算机科学的一个重要领域,研究如何使计算机能够“看”和理解图像或视频。
随着人工智能的发展,计算机视觉的应用日益广泛。
在计算机视觉面试中,面试官通常会问及一些基础知识和技术问题,下面是一些常见的计算机视觉面试题目及简要的答案。
1. 图像处理常用的滤波方法有哪些?答:常见的图像处理滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是将图像中每个像素的值替换为其周围区域像素值的平均值;中值滤波是将图像中每个像素的值替换为其周围区域像素值的中值;高斯滤波是通过对图像进行卷积操作,使得图像中的噪声被平滑处理。
2. 什么是图像分割?答:图像分割是指将一幅图像划分为多个子区域,使得每个子区域能够提取出具有独特性质的目标或者物体。
图像分割在计算机视觉领域中有着广泛的应用,例如目标检测、图像识别等。
3. 请介绍一下卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。
答:卷积神经网络是一种常用的深度学习算法,特别适用于图像处理任务。
它由多个卷积层、池化层和全连接层构成。
通过卷积层和池化层的操作,CNN能够提取出图像中的特征,并通过全连接层进行分类或回归等任务。
4. 请解释一下什么是物体检测?答:物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是在图像或视频中准确地定位和识别出特定的物体或目标。
物体检测算法通常需要通过识别出目标的位置,并标记出边界框来实现。
5. 请介绍一下感兴趣点(Interest Point)检测算法。
答:感兴趣点检测算法是计算机视觉中常用的一种特征提取方法。
该算法通过在图像中寻找具有独特性质的位置或者局部区域,来实现特征点的定位和描述。
其中,SIFT算法和SURF算法是常用的感兴趣点检测算法。
6. 什么是图像分类?答:图像分类是指将给定图像分到特定的类别中。
图像分类算法通常基于机器学习或深度学习方法,通过从已有标注好的图像数据集中学习模型,实现对新图像的分类任务。
机器视觉与图像处理考试试题

机器视觉与图像处理考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 机器视觉是研究如何使机器能够模拟人类视觉的一门学科。
以下哪个不属于机器视觉的应用领域?A. 人脸识别B. 图像分割C. 语音识别D. 目标检测2. 图像处理是用计算机对图像进行处理和分析的过程,以下哪个不属于图像处理的基本操作?A. 图像增强B. 图像压缩C. 图像旋转D. 图像推导3. 在图像处理中,以下哪个是常用的图像增强方法?A. 直方图均衡化B. 模糊滤波C. 细节增强D. 图像重建4. 机器视觉中常用的特征提取方法包括:A. 高斯模糊B. 边缘检测C. 语义分割D. 小波变换5. 在目标检测中,常用的算法包括:A. Haar特征与级联分类器B. K均值聚类算法C. Dijkstra最短路径算法D. 支持向量机6. 在数字图像处理中,以下哪个是常用的图像压缩算法?A. JPEGB. RSAC. AESD. FFT7. 以下哪个不属于计算机视觉中的经典问题?A. 图像分割B. 目标跟踪C. 目标识别D. 决策树8. 图像分割是图像处理中的一项重要任务,以下哪个不属于图像分割的常用方法?A. 基于阈值的分割B. 基于边缘的分割C. 基于区域的分割D. 基于频域的分割9. 以下哪个不属于机器学习在图像处理中的应用?A. 图像分类B. 图像风格迁移C. 图像超分辨率D. 图像修复10. 在深度学习中,以下哪个是常用的卷积神经网络模型?A. AlexNetB. SVMC. K-meansD. PCA二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简要介绍机器视觉的工作流程,并结合实际应用场景进行说明。
机器视觉的工作流程一般包括图像获取、预处理、特征提取与选择、目标检测与识别、结果分析与应用等步骤。
以人脸识别为例,首先需要通过摄像头等设备获取人脸图像,然后对图像进行预处理,例如灰度化、归一化、去噪等操作。
接下来,利用特征提取方法提取人脸图像的特征,如通过人脸关键点检测获取人脸轮廓、眼睛位置等信息。
计算机视觉与像处理专升试题精讲

计算机视觉与像处理专升试题精讲计算机视觉与图像处理专升本试题精讲计算机视觉与图像处理是计算机科学领域的一个重要分支,涉及图像获取、处理、理解和使用等方面。
对于计算机视觉与图像处理的掌握,对于专升本考试来说是非常重要的。
本文将精讲计算机视觉与图像处理专升本试题,帮助考生更好地备考。
第一部分: 理论基础1. 什么是计算机视觉?计算机视觉是指让计算机具备类似人类视觉的能力,通过图像和视频分析来理解和解释现实世界。
计算机视觉主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像识别与分类等内容。
2. 图像处理的主要任务有哪些?图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像识别等。
图像处理的目标是提高图像的质量、减少噪声、增强图像的特征等。
3. 图像的数字化过程是怎样的?图像的数字化过程主要分为三个步骤:图像获取、采样和量化、编码和存储。
图像获取是指将现实世界中的光变成电信号,采样和量化是将连续的光信号转化为离散的像素值,编码和存储是将图像的像素值用数字编码进行存储。
4. 图像的直方图是什么?图像的直方图是对图像像素灰度级分布的统计表示。
直方图能够帮助我们分析图像的对比度、亮度分布等特征,对于图像处理有很大的帮助。
5. 图像的滤波是什么?图像的滤波是对图像进行空域或频域的变换,以达到图像增强、去噪、模糊等目的。
滤波器可以是线性滤波器也可以是非线性滤波器。
第二部分: 应用实践1. 目标检测与跟踪是什么?目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要任务,旨在从图像或视频中准确地找到并跟踪特定的目标。
目标检测是指确定图像中是否存在特定目标的任务,而目标跟踪是指在连续的图像帧中跟踪目标的位置。
2. 图像识别的常用方法有哪些?图像识别的常用方法包括模板匹配、边缘检测、颜色特征提取、纹理特征提取、深度学习等。
不同的图像识别方法适用于不同的场景和目标。
3. 图像压缩的原理是什么?图像压缩是指通过减少图像的冗余信息来减小图像文件的存储空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
《图像理解与计算机视觉》习题
1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB?假设网络的平均传输速率为1Mbit/s,需要多少秒才能传送完毕?每个像素可以用8比特表示。
解答:图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB,需要8 秒才能传送完毕。
2. 通过你对生活的观察,举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。
解答:
医院CT检查,等。
I f x y z t的各个参数的具体含义,反映的图像类型有多
3. 请说明图像亮度函数(,,,,)
少?
解答:
I f x y z t中,(x,y,z)是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I 是
图像数学表达式(,,,,)
光点(x,y,z)的强度(幅度)。
上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体(x,y,z)图像。
I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体(x,y,z)图像。
对
(,,,,)
于静止图像,则与时间t 无关;对于单色图像(也称灰度图像),则波长λ为一常数;对于平面图像,则与坐标z 无关,故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像,它是一般图像I f x y z t的一个特例。
(,,,,)
4. 色彩具有哪几个基本属性,表述这些属性的含义。
解答:
色相(H):色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性,它们就是所有的色相,有时色相也称为色调。
饱和度(S):饱和度指颜色的强度或纯度,表示色相中灰色成分所占的比例,用0%-100%(纯色)来表示。
亮度(B):亮度是颜色的相对明暗程度,通常用0%(黑)-100%(白)来度量。
5. 请解释马赫带效应。
解答:
所谓“马赫带效应(Mach band effect)”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方
出现虚幻的明亮或黑暗的条纹,马赫带效应的出现是人类的视觉系统造成的。
生理学对马赫带效应的解释是:人类的视觉系统有增强边缘对比度的机制。
6. 证明f (x )的自相关函数的傅立叶变换就是f (x )的功率谱(谱密度)2
F u。
证明:
根据相关定理 f x f x
F u F u
另根据共轭定义F
u F u
F u F u
又根据共轭对称性2
F u F u F u
即可证明f (x )的自相关函数的傅立叶变换就是f (x )的功率谱(谱密度)2
F u。
7. x(n)是脉冲信号x(0)=x(1)=x(2)=x(4)=x(5)=x(6)=x(8)=x(9)=1,x(3)=x(7)=0;一阶低通滤波器的冲击响应序列h(n),h(0)=0.5,x(1)=0.25,x(2)=0.125,x(3)=0.0625,求采用序列x(n)和滤波器冲击响应序列h(n)的卷积输出。
解答:
y(0)=0.5;y(1)=0.75;y(2)=0.875;y(3)=0.4375;y(4)=0.6875;y(5)=0.8125; y(6)=0.8750;y(7)=0.4375;y(8)=0.1875;y(9)=0.0.0625; 8. 列举三种以上正交变换的名称。
解答:傅立叶变换、沃尔什变换、哈达玛变换、离散余弦变换、哈尔变换、KL 变换、正交小波变换。
9. 给一图像的四方向链码(原码)为1-0-1-0-3-3-2-2,取左下角点作为初始点,画出其轮廓。
解答:
3
2
10. 一幅3232,8个灰度级的数字图像,其各灰度级所占象素个数见下表所示,对其进行直方图均衡化处理,求实际直方图、变换函数)(i i r T S 以及变换后的直方图(取两位
小数)。
解答:
原始图像灰度级s k 0 1 2 3 4 5 6 7 原始图像各灰度级像素个数 195 256 216 164 82 61 30 20 计算原始直方图p (s k )=n k /n 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03
0.02 计算原始累计直方图t k 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00 取整t k =int [(N-1)* t k +0.5] 1
3
5
6
6
7
7 7
确定映射对应关系
0→1 1 →3 2 →5
3,4 →6 5,6,7 →7 新图像各灰度级像素个数
195 256 216 246 111 计算新直方图
0.19
0.25
0.21
0.24
0.11
11. 已知某含噪声的图像f 如图所示,用中值滤波模板M 对噪声点(已经标明)进行处理,写去噪结果。
⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
010M=111010,⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥
⎢⎥
⎣⎦
1
1221
192f(x,y)=1
5221
122 解答:
⎡⎤⎢⎥⎢
⎥'⎢⎥
⎢⎥
⎣⎦
11221
122f (x,y)=11221
122
12、判断下列模板类型,包括平滑模板、锐化模板和边缘检测模板。
1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦0-10M =-14-10-10 2⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦0-10M =-15-10-10 3⎡⎤
⎢⎥⎢⎥
⎢⎥⎣⎦
0140M =140140140
解答:M1边缘检测模板、M2锐化模板、M3平滑模板。