2016机器视觉试题
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。
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
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。
机器视觉复习题及答案2
1.什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。
器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
目的：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。
2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。
（必考）答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像分析和处理、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。
图像分析和处理：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。
3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
（不考）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。
4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。
请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。
答：○1在激光焊接中的应用，通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。
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。
机器视觉及其应用技术 考试试题 (2)[4页]
![机器视觉及其应用技术 考试试题 (2)[4页]](https://img.taocdn.com/s3/m/1a44bd1111661ed9ad51f01dc281e53a580251c0.png)
机器视觉技术及应用 B卷（时间70分钟,满分100分）姓名______________一、填空题（每空1分,共16分）得分______________1.机器视觉系统通常由相机、镜头、光源、___________和_____________组成。
2.CogPMAlignTool是基于___________特征的模板而不是基于像素灰度值的模板匹配工具，支持图像的旋转与_______。
3.光圈的作用_______________________________，光圈值f1.4和f2.8中_____成像更亮。
4.Caliper工具中代表卡尺的扫描方向，代表卡尺的_________方向。
在抓边过程中，_________方向要与查找的边缘平行。
5.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。
6.每个像素所代表的实际尺寸称为（FOV/像素个数）_____________________。
7.最常见的成像传感器器类型是__________和__________。
8.写出你知道LED光源的名称__________________________________________（至少3个）。
9.像素：___________________________________________________________。
10.其它条件一定，光圈越大，景深越______。
二、不定项选择题（每题4分，共24分）（）1.以下哪些连接是正确的：A. B.CS口镜头+ CS口相机 C口镜头+ C口相机C. D.CS口镜头+5mm接圈+C口相机 C口镜头+5mm接圈+ CS口相机（）2.下列方法可以提高图片亮度的素有（）A、增大曝光B、增大工作距离C、将光圈值从F8调到F1.4D、调大光源亮度（）3.以下关于感光元件描述正确的是（）A、CCD:噪点多、图像效果较差、价格便宜B、CCD:噪点少、图像效果较好、价格高C、CMOS:噪点多、速度快、价格便宜D、CMOS:噪点多、速度快、价格高（）4.如下图所示，通过CogFindLineTool PointResults 可以知道，当Caliper设置对比度大于（）时，将会抓不到边。
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）。
工业自动化中的机器视觉与模式识别考核试卷
4.深度学习通过卷积神经网络（CNN）等模型进行图像识别。CNN能自动学习图像特征，应用于图像分类、目标检测等领域，如人脸识别、物体分类等。
10.机器视觉中的模式识别技术可以用于无人驾驶汽车的环境感知。（）
考生姓名：________答题日期：________得分：________判卷人：________
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述机器视觉系统在工业自动化中的应用，并列举至少三种常见的应用场景。
2.请解释什么是模式识别，并讨论其在机器视觉中的作用和重要性。
A. SVM
B. KNN
C.决策树
D.神经网络
17.下列哪种图像处理技术可以改变图像的对比度？（）
A.直方图均衡化
B.滤波
C.灰度化
D.缩放
18.在机器视觉中，哪种镜头适用于大视场角图像采集？（）
A.定焦镜头
B.变焦镜头
C.广角镜头
D.长焦镜头
19.下列哪种技术可以用于机器视觉中的三维重建？（）
A.双目视觉
1.在机器视觉中，图像的像素分辨率是由______和______共同决定的。
2.常用的图像特征提取方法中，SIFT的全称是______。
3.在工业自动化中，机器视觉系统通常需要与______和______结合使用，以完成复杂的任务。
4.用于图像分割的边缘检测算法中，______算子对噪声较为敏感。
5.在模式识别中，K-means算法是一种______学习方法。
B.多对多
C.多对一
D.直接多分类
17.以下哪些是机器视觉在医疗影像分析中的应用？（）
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。
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案
南昌大学研究生2015～2016年第2学期期末考试试卷二、填空题（每空1分，共15分）l. 图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和 8-邻域。
2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。
3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。
4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。
-1-1-1-101000-101111-101（不分先后）6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。
7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。
8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真（无损）编码和有失真（有损）编码两种。
三、名词解释（每小题3分，共15分）1.灰度直方图:2.8-连通的定义:3.中值滤波:4.图像增强:5.直方图均衡化:四、判断改错题（下列说法是否正确，正确的就在题号前的括弧内打“√”，错误的打“×”并改正。
每小题2分，共10分）(√)1.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。
(×)2.中值滤波是一种边缘增强算子。
(×)3.均值滤波器可用于锐化图像边缘。
(×)4.边缘检测属于图象增强。
(×)5.开运算是对原图先进行膨胀处理，后进行腐蚀的处理。
五、简答题（每小题5分，共20分）1.图像锐化滤波的几种方法？2.伪彩色增强和假彩色增强有何异同点？3.简述Laplacian边缘检测算子和边缘增强算子的区别？4.图像增强的目的是什么？六、计算题、编程题（共30分，每小题分标在小题后）1.下列是一幅图像某一行中连续8个像元灰度值，采用1×3窗口对该行分别进行移动平均法和中值滤波法处理，计算输出结果。
（8分）…0，1，0，1，6，6，5，6…答：采用局部（移动）平均法处理，输出的结果为…0，0，0，2，2，6，6，4…（4分）中值滤波法处理，输出结果为…0，0，0，6，6，6，5… (4分)2.对下列信号源符号进行Huffman编码，并计算其冗余度和压缩率。
计算机视觉笔试题库及答案解析
计算机视觉笔试题库及答案解析计算机视觉是指通过计算机系统对图像或视频进行处理，从中提取信息、识别对象和场景等。
近年来，计算机视觉技术得到了广泛的应用和发展。
为了帮助大家更好地学习和掌握计算机视觉方面的知识，本文将提供一份计算机视觉笔试题库，并对各个题目的答案进行解析。
1. 什么是图像分割？请简要描述其基本原理并举例说明。
图像分割是指将一幅图像分割成若干个子区域，每个子区域代表着图像中的一个物体或物体的一部分。
其基本原理是基于图像亮度、颜色、纹理等特征进行像素点的分类，以实现图像的分割。
举例说明，假如我们有一张装有水果的图片，我们可以利用图像分割技术将每个水果分割成一个个独立的区域。
2. 计算机视觉中常用的特征描述符有哪些？请分别简要描述其特点。
常用的特征描述符包括：SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
SIFT特征描述符是一种基于尺度空间的局部特征，具有尺度不变性和旋转不变性，并且对光照变化和噪声具有较强的鲁棒性。
SURF特征描述符是一种基于图像局部结构的特征，通过对图像进行高斯差分运算得到稳健的尺度空间极值点，并计算其旋转不变的描述子。
ORB特征描述符是一种结合了FAST角点检测器和BRIEF二进制描述符的特征，具有较快的计算速度和较好的描述性能。
3. 什么是卷积神经网络（CNN）？请简要描述其在计算机视觉中的应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其结构模拟了动物视觉皮层的处理机制。
CNN具有卷积层、池化层和全连接层等组成。
在计算机视觉中，CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
其通过卷积层的特征提取和池化层的降维操作，能够学习到图像的抽象特征。
通过全连接层和Softmax函数，可以对图像进行分类或者定位。
4. 请简述物体检测与物体识别的区别，并举例说明。
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1. 请简要介绍机器视觉的定义和应用领域。
机器视觉是一门通过对图像或视频进行处理和分析，使机器能够“看懂”并作出相应决策的技术。
其应用领域包括工业自动化、医疗诊断、军事侦察等诸多领域。
2. 请解释图像处理中的直方图均衡化原理及其作用。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，通过重新分布图像中各个灰度级的像素数量，以获得更均匀化的直方图分布，从而提高图像的视觉效果和质量。
3. 请列举并简要介绍至少三种常用的图像滤波算法。
- 均值滤波：将图像中每个像素的值用其周围像素的平均值来替代，常用于去除噪声。
- 高斯滤波：利用高斯函数来对图像进行平滑处理，可有效降低高斯噪声。
- 中值滤波：将像素周围的值按顺序排序，用中间值替代当前像素值，适用于椒盐噪声的去除。
4. 请描述边缘检测在图像处理中的作用及常用的边缘检测算法。
边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于检测物体边界和轮廓。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等，它们通过计算图像梯度来寻找像素灰度变化最大的位置，从而实现边缘检测。
5. 请简要说明图像分割的概念及其在机器视觉中的应用。
图像分割是将图像划分为若干具有独立特征的区域或对象的过程，其应用包括目标检测、图像分析和模式识别等领域。
常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长和等值线分割等。
6. 请解释图像识别和分类的区别，并简要介绍常用的图像识别算法。
图像识别是通过对输入图像进行特征提取和匹配，从而将其归类为已知类别的对象；而图像分类则是将图像分为若干类别。
常用的图像识别算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和最近邻算法（KNN）等。
7. 请描述深度学习在图像处理中的应用，并列举至少两个相关应用案例。
深度学习是利用人工神经网络中的多层结构来学习复杂的特征表示，并在图像处理中取得了显著的成果。
应用案例包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域。
机器人制造中的机器视觉检测考核试卷
B.磁性传感器
C.位置传感器
D.压力传感器
5.以下哪些方法可以用于机器视觉中的立体匹配？()
A.特征匹配
B.区域匹配
C.相位匹配
D.互信息匹配
6.在机器视觉检测中，以下哪些因素会影响图像的清晰度？()
A.焦距
B.光圈大小
C.摄像机分辨率
D.镜头质量
7.以下哪些是常用的机器视觉检测方法？()
答：______
10.在机器视觉系统标定过程中，常用的标定板是______。
答：______
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.在机器视觉中，CCD传感器比CMOS传感器具有更高的图像质量。（）
答：______
2.机器视觉系统中的边缘检测算法可以完全准确地提取出所有边缘。（）
A.灰度分析
B.形态学处理
C.深度学习
D.以上都是
20.在机器视觉检测系统中，以下哪个步骤用于确定检测目标的位置和角度？()
A.图像预处理
B.特征提取
C.位置定位
D.结果输出
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.以下哪些技术在机器视觉中用于提高图像质量？()
答：______
4.针对机器视觉中的缺陷检测，请讨论至少两种不同的检测方法，并比较它们的优缺点。
答：______
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. A
3. A
4. D
5. C
6. C
7. D
8. B
9. D
10. C
11. D
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武汉大学2016-2017学年第一学期期末考试
《机器视觉与图像测量》试卷
学号：姓名：
一、如图为一相机标定场图像，标定杆及墙面上的白色圆点为带编码的已知控制点，试应用你所学的图像处理知识，设计自动提取这些标志点编码和中心位置的图像处理方案（点的编码由所在的标杆或平面确定，白色圆点中心坐标要求到子像素），试说明实现原理、拟定软件实现流程、编写相应的处理算法。
（25分）
二、上图中，假设这些控制点的三维空间坐标已知，现利用该图像完成对相机参数的标定，试说明要标定的相机参数、实现方法、写出标定过程，并分析影响标定精度的因素。
（25分）
三、试设计一机器人视觉平台，要求通过图像测量方式记录在空间经历的相对位置信息，精度控制在1米以内。
（1）试结合要求，描述该视觉平台应该具备的功能，并给出技术指标；
（2）画出硬件系统框图，并简述其工作原理；
（3）画出系统软件流程图，并给出实现算法及主要计算公式。
（25分）
四、某公司主要业务是提供网络服务，出于安全考虑，该公司要求提供一套安全认证登陆系统，该系统要求能够利用人脸替代网络中常用的密码，并对所提供的部分网页通过人脸识别认证后才能访问，请利用你所学过的知识对该网络登陆系统进行分析设计。
请分析该系统的可行性，给出系统结构和主要处理流程，指出系统中的难点和解决方法。
（25分）。