机器视觉习题
工业自动化中的机器视觉与计算机视觉考核试卷
D. K-means聚类
20.在计算机视觉中，以下哪个技术主要用于处理非刚性物体的识别？（）
A. ASM
B. AAM
C. HOG
D. SVM
（以下为其他题型，本题未要求，故省略）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.以下哪些技术属于机器视觉领域？（）
工业自动化中的机器视觉与计算机视觉考核试卷
考生姓名：答题日期：得分：判卷人：
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.下列哪项技术不属于机器视觉的范畴？（）
A.图像采集
B.图像处理
C.语音识别
D.特征提取
2.计算机视觉的主要任务不包括以下哪一项？（）
A.深度图
B.深度学习
C.深度相机
D.深度信息
12.在机器视觉中，以下哪种方法主要用于降低图像噪声？（）
A.高斯滤波
B.中值滤波
C.拉普拉斯滤波
D.频域滤波
13.以下哪个技术不属于机器视觉中的三维重建技术？（）
A.双目立体视觉
B.结构光
C.飞行时间（ToF）
D.语音识别
14.在计算机视觉中，以下哪个模型主要用于目标检测？（）
A. CNN
B. RNN
C. SVM
D. HMM
15.以下哪种技术主要用于提高机器视觉系统的实时性？（）
A.并行计算
B. GPU加速
C.模拟退火
D.最优化算法
16.在机器视觉中，以下哪个步骤主要用于消除图像中的光照影响？（）
A.对比度增强
机器人视觉系统考核试卷
5.在图像处理中，哪个环节负责提取图像特征？（）
A.预处理
B.检测
C.描述
D.识别
6.关于卷积神经网络（CNN），以下哪个说法正确？（）
A.它主要用于处理声音信号
B.它不能用于图像分类
C.它在图像识别领域有广泛应用
D.它与循环神经网络（RNN）没有关联
7.以下哪种图像滤波器可以用于边缘检测？（）
8. OpenCV是一个跨平台的______视觉库，广泛应用于计算机视觉领域。
9.图像质量评估的指标中，______是衡量图像清晰度的一个常用指标。
10.在增强现实（AR）应用中，______技术用于实时地将虚拟图像叠加到真实世界中。
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×）
1. ×
2. √
3. ×
4. ×
5. ×
6. ×
7. ×
8. ×
9. ×
10. ×
五、主观题（参考）
1.请简述机器人视觉系统在工业自动化中的应用。
参考答案：机器人视觉系统在工业自动化中主要用于产品质量检测、零件分类、装配定位和自动化搬运等任务。通过图像识别和处理技术，可以大幅提高生产效率和产品质量，减少人为错误。
2. C
3. C
4. B
5. C
6. D
7. D
8. D
9. D
10. D
11. B
12. D
13. D
14. C
15. D
16. D
17. D
18. B
19. D
20. D
二、多选题
1. ABD
2. ABCD
3. ABC
机器视觉基础知识题库单选题100道及答案解析
机器视觉基础知识题库单选题100道及答案解析1. 机器视觉系统中，用于采集图像的设备通常是（）A. 传感器B. 相机C. 镜头D. 光源答案：B解析：相机是机器视觉系统中用于采集图像的主要设备。
2. 以下哪种光源在机器视觉中常用于检测物体表面的缺陷？（）A. 环形光源B. 条形光源C. 同轴光源D. 点光源答案：C解析：同轴光源能突出物体表面的不平整，常用于检测表面缺陷。
3. 机器视觉中，图像分辨率的单位通常是（）A. dpiB. ppiC. lpiD. mpi答案：B解析：ppi（Pixels Per Inch）是图像分辨率的常用单位。
4. 图像的灰度级通常用（）来表示A. 二进制数B. 十进制数C. 十六进制数D. 八进制数答案：A解析：图像的灰度级一般用二进制数表示。
5. 机器视觉中，用于提取图像特征的算法属于（）A. 图像增强B. 图像分割C. 图像识别D. 图像压缩答案：C解析：图像识别的过程包括提取图像特征。
6. 以下哪种图像滤波算法可以有效去除椒盐噪声？（）A. 中值滤波B. 均值滤波C. 高斯滤波D. 双边滤波答案：A解析：中值滤波对椒盐噪声有较好的去除效果。
7. 在机器视觉中，边缘检测常用的算法是（）A. Sobel 算子B. Laplacian 算子C. Canny 算子D. 以上都是答案：D解析：Sobel 算子、Laplacian 算子和Canny 算子都常用于边缘检测。
8. 机器视觉系统的精度主要取决于（）A. 相机分辨率B. 镜头精度C. 图像处理算法D. 以上都是答案：D解析：相机分辨率、镜头精度和图像处理算法都会影响机器视觉系统的精度。
9. 以下哪种颜色空间在机器视觉中常用于颜色检测？（）A. RGBB. HSVC. YUVD. CMYK答案：B解析：HSV 颜色空间更适合颜色检测。
10. 图像二值化处理中，常用的阈值选取方法是（）A. 固定阈值B. 自适应阈值C. 手动阈值D. 以上都是答案：D解析：这几种阈值选取方法在不同场景中都有应用。
工业自动化中的机器视觉与图像处理考核试卷
D. PCA
14.在机器视觉中，以下哪些方法可以用于减少光照变化对图像的影响？（）
A.空域滤波
B.频域滤波
C.直方图均衡化
D.伽马校正
15.以下哪些是机器视觉中常用的图像处理库？（）
A. OpenCV
B. MATLAB
C. PIL
D. TensorFlow
16.以下哪些技术可以用于机器视觉中的三维重建？（）
D.卷积神经网络
8.以下哪些因素会影响图像的采集质量？（）
A.光照条件
B.摄像头分辨率
C.对象的运动
D.图像传输速率
9.在工业自动化中，以下哪些设备可能用到机器视觉系统？（）
A.自动装配机
B.智能机器人
C.质量检测设备
D.物流分拣系统
10.以下哪些图像处理技术可以用于形态学分析？（）
A.腐蚀
B.膨胀
2.边缘检测通过计算图像灰度的变化来确定边缘位置，对物体形状和轮廓分析至关重要，是图像处理和机器视觉中的基础步骤。
3.图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程。阈值分割简单快速，但对复杂图像效果不佳；区域生长适用于具有相似特征的连通区域，但可能受初始种子点选择影响。
4.深度学习通过卷积神经网络等模型提高图像识别效率，例如在手机零件检测中，深度学习模型可以快速准确识别微小缺陷，减少误检和漏检。
（）
10.在工业自动化中，机器视觉系统的设计应考虑____、____和____等关键因素。
（）（）（）
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×）
1.机器视觉系统只能处理二维图像。（）
2.在图像处理中，高斯滤波器可以有效地去除椒盐噪声。（）
机器视觉习题
机器视觉习题一、证明题1. 请证明：平面内共线四点的交比为射影变换不变量。
2．请证明：“仿射变换保持平行性”与“仿射变换将无穷远点变换为无穷远点”这两个命题是等价的。
3. 请证明：若某点的齐次坐标为123(,,)x x x ，非齐次坐标为(,)x y ，则有如下关系成立：1233,x x x y x x == 4. 请证明：平面内过一点的线束比等于任一直线截该线束得到的共线四点的交比。
5. 设二维仿射变换的变换矩阵为：111213212223313233a a a T a a a a a a ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦请证明必有31320a a ==。
6. 在视觉测量中，经常遇到Ax 0=的齐次方程组形式 。
证明上述方程组的解一定是矩阵T A A 的最小特征值所对应的特征向量。
7. 请证明：平面上无穷远直线的方程可以表示为30x =。
8. 请证明：共线四点的交比是射影变换不变量。
9. 证明：仿射变换将无穷远点变换为无穷远点。
10. 证明：若平面上两点的齐次坐标分别为x ~和'~x ,则过该两点的直线可表示为：'~~~x x l ⨯=11. 证明：仿射变换保持平行性12．证明：若平面上两条直线分别为l ~和'~l ,则该两条直线的交点可表示为：'~~~l l x ⨯=二、简答题1. 三维刚体变换的旋转矩阵R 为什么是正交的？2. 在摄像机的线性标定中，加约束31=m 可以提高解算的稳定性。
请说明该约束的含义？3. 在Zhang 的平面靶标自由移动摄像机标定中，若平面靶标为等间隔正方形的棋盘格形状，则在这种情况下，即使正方形棋盘格的边长未精确已知，也不影响摄像机内部参数的标定。
请说明为什么。
4. 在Tsai 的摄像机径向约束两步标定方法中，如何确定y T 的符号？并说明为什么可以这样确定。
5. 在双目立体匹配中，若极线约束未知，应如何利用极线约束更好地实现双目立体匹配。
请给出实现步骤。
智能制造系统中的机器视觉技术考核试卷
B.光源
C.传感器
D.显卡
13.在智能制造系统中，以下哪个环节负责对图像中的缺陷进行识别？（）
A.图像预处理
B.特征提取
C.缺陷检测
D.后处理
14.以下哪个技术不适用于机器视觉中的三维重建？（）
A.双目视觉
B.结构光
C.激光雷达
D.超声波
15.在机器视觉中，以下哪个技术常用于提高图像识别的速度？（）
A.图像增强
B.图像锐化
C.图像分割
D.特征提取
3.常用的图像特征提取方法包括以下哪些？（）
A.颜色特征
B.形状特征
C.纹理特征
D.位置特征
4.以下哪些算法可以用于图像中的目标检测？（）
A. R-CNN
B. Fast R-CNN
C. YOLO
D. SVM
5.以下哪些是深度学习在机器视觉中的应用？（）
A. OpenCV
B. HALCON
C. MATLAB
D. Visual Studio
12.以下哪些方法可以用于机器视觉中的运动检测？（）
A.光流法
B.背景减除法
C.帧差法
D.频域分析法
13.以下哪些因素会影响机器视觉系统的成像质量？（）
A.光源稳定性
B.镜头分辨率
C.传感器噪声
D.环境温度
14.在机器视觉中，以下哪些算法可以用于人脸识别？（）
9.在智能制造中，机器视觉技术可用于产品的______和______等环节。
10.机器视觉系统中的______技术能够实现对图像中的微小缺陷进行检测。
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×）
机器视觉面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与算法1. 简述机器视觉的基本概念及其在各个领域的应用。
2. 解释图像处理与计算机视觉的区别和联系。
3. 阐述图像采集过程中，如何提高图像质量？4. 描述图像去噪的常用方法及其优缺点。
5. 解释边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Laplacian等）的原理和适用场景。
6. 简述特征提取方法（如HOG、SIFT、SURF等）及其在目标识别中的应用。
7. 解释图像分割的常用方法（如阈值分割、区域生长、边缘检测等）及其适用场景。
8. 描述目标跟踪的常用算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪等）及其优缺点。
9. 简述深度学习在计算机视觉中的应用，并举例说明。
10. 解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。
11. 描述RNN和LSTM在视频分析中的应用及其原理。
12. 解释注意力机制在计算机视觉中的作用和实现方法。
13. 简述生成对抗网络（GAN）的基本原理及其在图像生成中的应用。
14. 解释图像超分辨率与图像压缩之间的区别。
15. 阐述图像识别、图像分类和图像检测之间的联系与区别。
二、项目经验与问题解决1. 请简述您在机器视觉项目中的角色和职责。
2. 描述您参与的一个机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和实施过程。
3. 分析您在项目过程中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
4. 简述您在项目过程中如何优化算法性能和资源消耗。
5. 描述您在项目过程中如何与其他团队成员协作，以及您在团队中的角色。
6. 请举例说明您如何将深度学习技术应用于实际项目中。
7. 简述您在项目过程中如何评估和优化模型性能。
8. 描述您在项目过程中如何处理大规模数据集。
9. 请举例说明您在项目过程中如何处理异常情况和数据异常。
10. 简述您在项目过程中如何进行项目管理和进度控制。
三、编程与工具1. 请简述您熟悉的数据处理和机器学习工具（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）。
机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)01 机器视觉技术概述习题答案
1、机器视觉是一项综合技术包括_图像处理_、机械工程技术、_控制__、电光源照明、光学成像、传感器、_模拟与数字视频技术_、__计算机软硬件技术_等。
2、相对人类视觉，机器视觉在_速度_、感光范围_、观测精度_、环境要求等方面都存在显著优势，特别在有害环境下或_重复性工作_下。
3、机器视觉是机器人_自主行动_的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察_、_识别_以及_判断_等功能，对于_人工智能_的发展具有极其重要的作用。
4、从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：_图像的采集_、_图像的处理和分析_、_输出或显示_。
5、—个典型的机器视觉系统应该包括_光源__、_光学系统_、_图像捕捉系统_、图像数字化模块、_数字图像处理模块_、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
6、机器视觉是一项综合技术。
其中包括_数字图像处理技术_、机械工程技术、控制技术、_光源照明技术_、光学成像技术、__传感器技术_、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
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。
机器人视觉系统检测题考核试卷
B. SURF
C. HOG
D. All of the above
3.下列哪些深度学习模型在图像识别中应用广泛？（）
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGGNet
D. All of the above
4.以下哪些框架可用于深度学习？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
D. All of the above
10.以下哪些属于机器视觉中的3D重建技术？（）
A.结构光
B.面结构重建
C.双目立体视觉
D. All of the above
11.以下哪些因素会影响机器人视觉系统的性能？（）
A.光照条件
B.摄像头分辨率
C.图像处理算法
D. All of the above
12.以下哪些是计算机视觉中的关键点检测算法？（）
9.______是一种无监督学习算法，常用于图像的去噪和特征提取。
（）
10.计算机视觉的一个重要应用是______，它可以帮助计算机理解和解释图像内容。
（）
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×）
1.在机器人视觉系统中，图像的预处理步骤可以完全自动化，无需人工干预。（）
A. CNN
B. RNN
C. LSTM
D. YOLO
8.下列哪个不是深度学习框架？（）
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. OpenCV
D. Keras
9.以下哪个不是图像识别中常用的数据集？（）
A. MNIST
B. ImageNet
C. COCO
工业自动化中的机器视觉与考核试卷
15. ABCD
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1. 提高生产效率、降低人工成本、提升产品质量
2. 相机分辨率、镜头质量
3. 去除噪声
4. 卷积神经网络
5. 零部件检测、涂装质量检查、尺寸测量
6. 高分辨率相机、高质量镜头
7. 阈值分割
D. 医学成像
13. 以下哪个算法通常用于图像分割？()
A. K-means
B. SVM
C. Hough变换
D. 卷积神经网络
14. 在机器视觉系统中，以下哪个参数会影响图像的景深？()
A. 光圈大小
B. 焦距
C. 曝光时间
D. 分辨率
15. 以下哪种光源在机器视觉系统中具有较好的均匀性？()
A. 环形光
A. 中值滤波
B. 高斯滤波
C. 双边滤波
D. 频域滤波
20. 以下哪些是机器视觉系统在安全监控领域的应用？()
A. 行为识别
B. 车牌识别
C. 人流统计
D. 智能追踪
开始输出填空题和判断题。
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分）
1. 在工业自动化中，机器视觉的主要作用是__________。
7. 在机器视觉中，__________是一种常用的图像分割方法。
8. 机器视觉系统在质量控制方面的优势包括__________和__________。
9. 在复杂环境下，机器视觉系统的适应性可以通过__________技术来提高。
10. 机器视觉在安全监控领域的应用包括__________。
机器视觉技术与应用练习题
机器视觉技术与应用练习题一、单选题1、以下哪项不是机器视觉系统的组成部分？（）A 光源B 图像采集卡C 计算机主机D 打印机2、机器视觉中，常用的图像预处理方法不包括（）A 灰度变换B 图像平滑C 图像分割D 图像增强3、在机器视觉测量中，以下哪种测量方法精度最高？（）A 基于边缘检测的测量B 基于模板匹配的测量C 基于立体视觉的测量D 基于区域生长的测量4、机器视觉应用中，用于检测产品表面缺陷的常用算法是（）A 霍夫变换B 阈值分割C 形态学处理D 特征提取5、以下哪种工业相机接口传输速度最快？（）A USB B IEEE1394C GigED Camera Link二、多选题1、机器视觉系统的光源类型包括（）A 环形光源B 条形光源C 面光源D 点光源2、机器视觉中的特征提取方法有（）A 形状特征B 纹理特征C 颜色特征D 空间关系特征3、以下哪些是机器视觉在工业生产中的应用？（）A 零件尺寸检测B 产品外观缺陷检测C 自动化装配D 机器人导航4、影响机器视觉系统精度的因素有（）A 相机分辨率B 镜头畸变C 环境光照D 图像处理算法5、机器视觉系统的性能指标包括（）A 分辨率B 帧率C 景深D 视场三、判断题1、机器视觉系统只能用于工业检测，不能用于医疗领域。
（）2、图像分辨率越高，机器视觉系统的性能越好。
（）3、机器视觉中的阈值分割算法只能用于二值图像分割。
（）4、光源的选择对机器视觉系统的性能没有影响。
（）5、机器视觉系统中的镜头焦距越大，视场角越小。
（）四、简答题1、简述机器视觉技术的工作原理。
答：机器视觉技术是通过使用工业相机或其他图像采集设备获取目标物体的图像，然后将图像传输到计算机中进行处理和分析。
计算机利用图像处理算法对图像进行预处理、特征提取、目标识别和测量等操作，最终得出关于目标物体的相关信息，如尺寸、形状、位置、缺陷等。
2、列举机器视觉在农业领域的应用。
答：在农业领域，机器视觉可用于农产品的品质检测和分级，如水果的大小、形状、颜色、表面缺陷等的检测和分类；还能用于农作物生长监测，通过对农作物的图像分析，了解其生长状况、病虫害情况等；此外，在农业自动化方面，机器视觉可辅助农业机器人进行精准播种、施肥、采摘等操作。
机器视觉试题及答案
机器视觉试题及答案一、选择题1. 机器视觉系统的主要功能是什么？A. 识别物体B. 测量物体尺寸C. 定位物体D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个不是机器视觉系统中的光源类型？A. 卤素灯B. 氙灯C. LED灯D. 荧光灯答案：B3. 在机器视觉中，边缘检测算法的作用是什么？A. 确定物体的边界B. 识别物体的颜色C. 测量物体的表面粗糙度D. 计算物体的面积答案：A二、简答题1. 描述机器视觉系统中相机的分辨率对图像质量的影响。
分辨率是衡量相机图像质量的关键参数之一。
高分辨率的相机能够捕捉到更多的图像细节，提供更清晰的图像。
在机器视觉系统中，高分辨率有助于更准确地识别和测量物体，尤其是在需要高精度检测的应用场景中。
2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，以及它的重要性。
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它涉及对原始图像数据进行一系列操作，以改善图像质量，增强特征，或将图像转换为更适合后续处理的形式。
预处理的目的是去除图像中的噪声，校正光照不均，增强边缘等，以便提高后续图像分析算法的性能和准确性。
三、计算题1. 如果一个机器视觉系统使用了一个分辨率为1920x1080像素的相机，并且物体的实际尺寸为100mm x 50mm，计算相机的视场大小（Fieldof View, FOV）。
假设相机的焦距为f，视场大小可以通过以下公式计算：FOV_x = (实际尺寸_x * 焦距) / 分辨率_xFOV_y = (实际尺寸_y * 焦距) / 分辨率_y由于题目中没有给出焦距，我们无法直接计算出视场大小。
但是，如果知道焦距，就可以使用上述公式计算出FOV_x和FOV_y。
四、案例分析题1. 描述一个机器视觉系统在自动化装配线中的应用案例，并解释其工作原理。
在自动化装配线中，机器视觉系统常用于确保组件的正确放置和装配。
例如，在一个电子设备装配线上，机器视觉系统可以检查电路板上的元件是否正确放置，是否有缺失或错误放置的元件。
工业自动化中的机器视觉考核试卷
4.以下哪种算法常用于机器视觉中的边缘检测？（）
A.卷积算法
B.拉普拉斯算法
C.傅里叶变换
D.主成分分析
5.在机器视觉中，光学滤波器的作用是？（）
A.提高图像亮度
B.减少图像噪声
C.改变图像颜色
D.调整图像对比度
6.关于图像处理的速度，以下哪项说法是正确的？（）
A.算法越复杂，处理速度越快
1.以下哪些因素会影响机器视觉系统的成像质量？（）
A.光源稳定性
B.镜头分辨率
C.相机的动态范围
D.环境温度
2.机器视觉系统在工业自动化中的应用包括哪些？（）
A.产品分类
B.质量检测
C.机器人导航
D.生产计划
3.以下哪些是常见的图像处理技术？（）
A.图像滤波
B.边缘检测
C.图像分割
D.数据挖掘
4.以下哪些因素会影响CCD相机的成像效果？（）
6.在机器视觉中，______是一种通过光学手段获取物体三维信息的技术。
7.机器视觉系统中，______是用于检测和测量物体几何尺寸的设备。
8.深度学习在机器视觉中的应用，如______和______，极大地提高了检测的准确性和效率。
9.在机器视觉中，______是用于评估图像处理速度的一个重要指标。
14.在机器视觉中，以下哪种技术用于提高图像的动态范围？（）
A. HDR（高动态范围成像）
B. SDR（标准动态范围成像）
C. DOF（景深控制）
D. 3D成像
15.以下哪种镜头在机器视觉中适合长距离成像？（）
A.广角镜头
B.远摄镜头
C.微距镜头
D.鱼眼镜头
16.在机器视觉中，以下哪个环节是图像处理的第一步？（）
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。
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：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： 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： 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： 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：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。
机器视觉技术试题及答案
机器视觉技术试题及答案1. 下列哪项不属于机器视觉应用的分类( )A. 视觉引导与定位、B. 产品外观检测、C. 精准测量测距、D. 自然语言处理。
2. 下列哪项不是机器视觉的优点( )A. 不会疲劳，持久工作、B. 不受主观影响、C. 不受情绪影响、D. 对温度湿度空气质量有要求3. 人工视觉的特点是( )A. 适应性差、B. 精度低、C. 效率低、D. 成本高4. 机器视觉产业结构不包括( )A. 提供数据采集服务、B. 自动驾驶、C. 计算算力服务、D. 算法及应用服务5. 知识图谱技术不适合应用在( )A. 专家系统、B. 故障排查、C. 交通管理、D. 根因分析6. A 技术是将简单的智能场景，迁移到边缘端执行，提升智能应用的执行效率。
A:边缘计算B:大数据C:云计算7. 机器视觉的应用已经从最初的 A ，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域。
A:汽车制造领域B:军事领域C:实验室8. 自然语言处理的研究可以分为基础性研究和应用性研究两部分，语音和文本是两类研究的重点。
A:理论B:应用性C:实践二、填空题1. 计算机视觉是计算机科学的分支，是指用 ( ) 和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。
2. 优化机械臂的活动路径，提升执行精度和效率应当使用 ( ) 技术。
(答案：请设置答案)1. 机器视觉在交通、安防、医疗、体育赛事等多个领域都有应用对错2. 机器视觉是计算机视觉在工业场景中的应用，目的是替代传统的人工对错3. 在人工智能各行业的应用程度中，工业领域的应用价值最高对错4. 2002年至今。
我们称之为机器视觉萌芽期，可以按到中国机器视觉的快速增长趋势对错5. 越来越多的本地公司开始在他们业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品的代理商，一些事自动化系统集成商对错6. 机器视觉边缘计算基数是对获取的图像信息进行处理的关键步骤，也是视觉控制系统的重要基础对错7. 在自动化汽车生产线中，视觉系统必要时需要同机器人匹配应用，并与生产线的PLC控制系统建立连接，以实现测量、检测、定位和识别的功能对错8. 视觉检测系统的特点之一是适合在安全风险高、人机工程恶劣和环境差区域工作对错9. 传统安全巡检主要依靠人工，在巡检确定性、效率、及时性等方面都存在一定优势对错10. 在质量检测场景中，通过机器视觉等技术，对零部件的实时监控对错。
机器视觉计算题例子
计算题(一)直方图均衡化：(结合书本77页)要找到一种变换S=T ( r )使直方图变平直，为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。
必须规定：(1) 在O W r < 1中，T(r)是单调递增函数，且O w T(r) < 1;(2) 反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函数，0 w s w 1。
应用到离散灰度级，设一幅图像的像素总数为n分L个灰度级。
n k :第k个灰度级出现的个数。
第k个灰度级出现的概率：P (r k)=n k /n其中O W rk w 1, k=0,1,2,…,L-1形式为：k k mS k T(「k) p(「j) -- (2 2)j o j o n3•基本步骤：(1)求出图像中所包含的灰度级rk,可以定为0~L-1,⑵统计各灰度级的像素数目nk (k=0,1,2, •-L-1)(3) 计算图像直方图(4) 计算变换函数(5) 用变换函数计算映射后输出的灰度级Sk(6) 统计映射后新的灰度级Sk的像素数目nk(7) 计算输出图像的直方图例：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度分布如表所示。
进行直方图均衡化。
(1) 由(2-2)式计算s k(2) 把计算的sk就近安排到8个灰度级中。
(3) 重新命名sk,归并相同灰度级的像素数。
r k n k P (r k )S k计算S k舍入S k nsk P (s k )r0=07900.190.191/7s07900.19r1=1/710230.250.443/7s110230.25r2=2/78500.210.655/7s28500.21r3=3/76560.160.816/7r4=4/73290.080.896/7s39850.24r5=5/72450.060.951r6=6/71220.030.981s44480.11r7=1810.02 1.001直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。
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机器视觉习题
一、证明题
1. 请证明：平面内共线四点的交比为射影变换不变量。
2．请证明：“仿射变换保持平行性”与“仿射变换将无穷远点变换为无穷远点”这两个命题是等价的。
3. 请证明：若某点的齐次坐标为123(,,)x x x ，非齐次坐标为(,)x y ，则有如下关系成立：
123
3
,x x x y x x =
=
4. 请证明：平面内过一点的线束比等于任一直线截该线束得到的共线四点的交比。
5. 设二维仿射变换的变换矩阵为：
11
121321
2223
31
32
33a a a T a a a a a a ⎡⎤
⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦
请证明必有31320a a ==。
6. 在视觉测量中，经常遇到A x
=的齐次方程组形式 。
证明上述方程组的解一
定是矩阵T A A 的最小特征值所对应的特征向量。
7. 请证明：平面上无穷远直线的方程可以表示为30x =。
8. 请证明：共线四点的交比是射影变换不变量。
9. 证明：仿射变换将无穷远点变换为无穷远点。
10. 证明：若平面上两点的齐次坐标分别为x ~和'~x ,则过该两点的直线可表示为：
'~
~~x x l ⨯=
11. 证明：仿射变换保持平行性
12．证明：若平面上两条直线分别为l ~和'~
l ,则该两条直线的交点可表示为：
'~~~l l x ⨯=
二、简答题
1. 三维刚体变换的旋转矩阵R 为什么是正交的？
2. 在摄像机的线性标定中，加约束31=m 可以提高解算的稳定性。
请说明该约束的含义？
3. 在Zhang 的平面靶标自由移动摄像机标定中，若平面靶标为等间隔正方形的棋盘格形状，则在这种情况下，即使正方形棋盘格的边长未精确已知，也不影响摄像机内部参数的标定。
请说明为什么。
4. 在Tsai 的摄像机径向约束两步标定方法中，如何确定y T 的符号？并说明为什么可以这样确定。
5. 在双目立体匹配中，若极线约束未知，应如何利用极线约束更好地实现双目立体匹配。
请给出实现步骤。
6. 请给出线结构光视觉传感器的几何本质解释。
7. 摄像机的标定已经完成。
若已知空间两点A 和B 的距离，则可以确定A 和B 两点在摄像机坐标系下的三维坐标。
请判断上述结论是否正确，并给出详细解释。
8. 请解释平行双目的三维测量模型中，视差D=0时的含义。
9. 基于平行纹理在摄像机上所成的像，如何确定在摄像机坐标系下，平行纹理所在空间平面的法向矢量？
10. 在基于基线长度的双目视觉传感器标定中，系数α的符号如何确定？ 11. Hessian 矩阵的一维中心点提取中，要加判据011
()[,]22x x -∈-，请解释为什
么？
12. 请给出双目视觉传感器极线约束表达式的几何含义。
13. 基于2D 平面靶标自由移动的摄像机标定中，若第二个位置的靶标平面平行
于第一个位置的靶标平面，则第二个位置的靶标平面与摄像机之间的二维摄
影变换关系H，不提供关于求解摄像机内部参数的任何额外的独立约束。
请进行解释。
14. 基于平行纹理在摄像机上所成的像，如何确定在摄像机坐标系下，平行纹理
所在空间平面的法向矢量？
15. 请从三矢量共面的角度解释双目外极线约束方程的含义。
16. 空间某平面上有两个不相交的圆孔，大小相同，通过摄像机对它们成像。
请
解释如何确定圆孔中心点在摄像机像平面上的投影像点？
17. 在双目立体视觉传感器的基准长度标定方法中，请解释比例系数α的符号是
如何确定的。
18．请解释为什么双目极线约束中的基本矩阵F的秩为2。
三、计算题
四、设计题
1. 请设计一个利用单摄像机实现双目立体视觉测量的方案。
给出实现原理、测
量模型和标定方法的详细步骤。
2. 请设计一种实现点结构光视觉传感器标定的方案。
要求给出详细原理和步骤。
3．假设空间某一平面∏绕一固定轴旋转，如图1所示。
请设计一种视觉测量方案，实现该平面相对于初始位置旋转角度α的实时动态测量。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
图1
4．请设计一种视觉测量方案，导引无人直升飞机自主降落到甲板上（假设甲板为平面）。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
5．请设计一种视觉测量方案，实现图2所示T 型无缝钢管Part1轴线相对于Part2轴线的垂直度测量（Part1和Part2两部分均为圆柱）。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
Part1
P a r t 2
图2
6．请设计一种方案，利用矩形靶标实现摄像机内部参数的标定。
要求给出原理描述、实现框图、标定步骤。
7．请利用一台摄像机，设计一种视觉测量方案，实现平面物体的尺寸测量。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
8．请设计一种视觉测量方案，实现钢管内表面三维形貌的测量。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
9．建立点结构光视觉传感器的射影模型。
10．在视觉测量中，给出一种多边形的识别方法。
要求给出原理描述、实现框图、识别模型。
11．设计一种采用双目立体视觉技术实现刚体旋转角度测量的方案。
要求给出原
理描述、实现框图、测量模型。
12．给出结构光光平面在摄像机坐标系下的法向量的一种标定方法。
要求给出原
理描述、实现框图、标定步骤。
13．设计一种基于视觉测量技术的汽车自动驾驶的避障方案。
要求给出原理描述、实现框图、测量模型。
14．设计一种视觉对准方案，实现轴承与轴的自动对接。
要求给出原理描述、实
现框图、对准模型。