西电计算机视觉大作业

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。

计算机视觉测试题目及答案在计算机视觉领域，测试题目是评估一个人对于图像处理、模式识别和计算机视觉理论的理解和应用能力的重要方法。

下面将给出一些常见的计算机视觉测试题目及其答案，希望能够帮助您更好地了解和掌握相关知识。

1. 图像处理题目：请简要说明什么是图像处理，并列举三种常见的图像处理操作。

答案：图像处理是指对于数字图像进行一系列的操作，以改善图像质量、提取图像特征或实现其他目标的过程。

常见的图像处理操作包括：灰度化、平滑滤波、边缘检测、直方图均衡化、二值化、图像加减运算、图像变换等。

2. 模式识别题目：请简要说明什么是模式识别，并列举三种常用的模式识别方法。

答案：模式识别是指通过对输入模式进行学习和分类，从而实现对未知模式的自动识别的过程。

常用的模式识别方法包括：最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、决策树（Decision Tree）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）等。

3. 计算机视觉理论题目：请简要说明什么是计算机视觉，并介绍计算机视觉的应用领域。

答案：计算机视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的信息处理机制，实现对数字图像或视频的自动分析、理解和处理的学科。

计算机视觉的应用领域非常广泛，包括目标检测与跟踪、人脸识别、视频监控、机器人导航、医学影像分析、自动驾驶等。

4. 图像特征提取题目：请简要说明什么是图像特征提取，并列举三种常用的图像特征。

答案：图像特征提取是指通过对图像进行一系列数学或统计操作，提取出图像中携带有重要信息的特征表示的过程。

常用的图像特征包括：颜色直方图、纹理特征（如灰度共生矩阵）、形状特征（如边缘直方图、轮廓描述子）以及局部特征（如SIFT、SURF等）。

5. 图像分类题目：请简要说明什么是图像分类，并介绍图像分类的主要步骤。

计算机视觉笔试题库及答案大全计算机视觉是人工智能领域的重要分支，致力于使计算机获得类似于人类视觉的能力。

在计算机视觉的学习和应用过程中，对于不同的考察知识点和技术要求，往往需要通过笔试题来测试学生对于相关知识的掌握和理解程度。

为了帮助广大学习计算机视觉的学生更好地备考，本文结合了大量的计算机视觉笔试题，并提供了相应的答案和解析，以供参考和学习之用。

以下将为您介绍一些常见的计算机视觉笔试题及其答案大全。

一、问题描述：1. 什么是计算机视觉？答案：计算机视觉是指通过计算机和数学算法对图像或视频进行分析、处理和解释，最终使计算机能够模拟并实现人类视觉的一种科学与技术。

2. 请简要描述计算机视觉的应用领域。

答案：计算机视觉广泛应用于人脸识别、目标检测与跟踪、图像与视频分析、医学影像处理、无人驾驶、虚拟现实等领域。

3. 什么是图像分割？答案：图像分割是指将一副图像分割成多个具有相似特征的区域或对象，常用于图像识别、目标检测、图像处理等领域。

4. 什么是卷积神经网络（CNN）？答案：卷积神经网络是一种深度学习模型，通过卷积操作和神经网络的结合，能够有效处理图像数据，并在图像识别、目标检测等任务中取得显著的成果。

5. 请简要描述目标检测与跟踪的区别。

答案：目标检测旨在确定图像中目标的位置和类别，而目标跟踪则是在连续视频帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。

二、请回答以下问题：1. 在图像识别中，主要使用哪些特征描述子进行图像匹配？答案：在图像识别中，主要使用SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等特征描述子进行图像匹配。

2. 什么是非监督学习？请举例说明。

答案：非监督学习是一种无监督训练模型的机器学习方法。

例如，K-means聚类算法就属于非监督学习，它能够将数据集划分为若干个簇，每个簇内的样本具有相似的特征。

3. 请简要描述图像增强的方法。

答案：图像增强的方法包括灰度变化处理、滤波操作、直方图均衡化、锐化和模糊处理等，旨在提高图像的质量和清晰度。

上机报告一.最速下降法算法简述：1.在本例中，先将最速下降方向变量赋一个值，使其二范数满足大于ε的迭代条件，进入循环。

2.将函数的一阶导数化简，存在一个矩阵，将其hesse矩阵存在另一个矩阵。

依照公式求出α，进而求出下一任迭代的矩阵初值。

循环内设置一个计数功能的变量，统计迭代次数。

3.求其方向导数的二范数，进行判别，若小于ε，则跳出循环，否则将继续迭代。

4.显示最优解，终止条件，最小函数值。

心得体会：最速下降法的精髓，无疑是求梯度，然后利用梯度和hesse矩阵综合计算，求解下一个当前最优解。

但是，要求函数是严格的凸函数，结合严格凸函数的大致图像，这就给初值的选取提供了一点参考。

例如在本例中，由于含有两个变量的二次方之和，结合大致图像，想当然的，初值的选取应当在原点附近；又因为变量的二次方之和后面，还减去了变量的一次形式和一次混合积，所以初值的选取应该再向第一象限倾斜。

综合以上考量，第一次选取（1,1）作为初值，判别精度方面，取到千分位，暂定为0.001。

运行以后，结果显示迭代了25次，最优解为（3.9995，1.9996），终止条件为5.4592e-04，目标函数为-8.0000。

这个结果已经相当接近笔算结果。

整体的运行也比较流畅，运算速度也比较快。

第二次取值，决定保留判别精度不变，将初值再适当向第一象限倾斜，取（2,2）作为初值，运行后，显示只迭代了11次！最优结果显示（3.9996，1.9997），终止条件为3.6204e-04，最优解-8.0000。

可见，最优结果更接近理想值，终止条件也变小了，最关键的是，迭代次数减少至第一次的一半以下！这说明以上初选取的方向是对的！第三次再进行初值细化，判别精度仍然不变，初值取（3,3）。

结果令人兴奋，只迭代了四次！最优解已经显示为（4.0000,2.0000），终止条件为2.4952e-04，目标函数-8.0000。

第四次，判别精度不变，取初值（4,4）。

算法设计大作业寻找多数元素班级：021151学号：02115037姓名：隋伟哲(1)问题提出：令A[1,2,…n]是一个整数序列，A中的整数a如果在A中出现的次数多余⎣n/2⎦，那么a称为多数元素。

例如在序列1,3,2,3,3,4,3中，3是多数元素，因为在7个元素中它出现了四次。

有几个方法可以解决这个问题。

蛮力方法是把每个元素和其他各个元素比较，并且对每个元素计数，如果某个元素的计数大于⎣n/2⎦，就可以断定它是多数元素，否则在序列中就没有多数元素。

但这样比较的次数是n(n-1)/2=Θ(错误！未找到引用源。

),这种方法的代价太昂贵了。

比较有效的算法是对这些元素进行排序，并且计算每个元素在序列中出现了多少次。

这在最坏情况下的代价是Θ(n 错误！未找到引用源。

).因为在最坏情况下，排序这一步需要Ω(n 错误！未找到引用源。

)。

另外一种方法是寻找中间元素，就是第⎡n/2⎤元素，因为多数元素在排序的序列中一定是中间元素。

可以扫描这个序列来测试中间元素是否是多数元素。

由于中间元素可以在Θ（n）时间内找到，这个方法要花费Θ（n）时间。

有一个漂亮的求解方法，它比较的次数要少得多，我们用归纳法导出这个算法，这个算法的实质是基于下面的观察结论。

观察结论：在原序列中去除两个不同的元素后，原序列的多数元素在新序列中还是多数元素。

这个结论支持下述寻找多数元素候选者的过程。

将计数器置1，并令c=A[1]。

从A[2]开始逐个扫描元素，如果被扫描的元素和c相等。

则计数器加1，否则计数器减1.如果所有的元素都扫描完并且计数器的值大于0，那么返回c作为多数元素的候选者。

如果在c和A[j](1<j<n)比较式计数器为0，那么对A[j+1,…n]上的过程调用candidate过程。

算法的伪代码描述如下。

(2)算法Input: An array A[1…n] of n elements;Output: The majority element if it exists; otherwise none;1. c←candidate(1);2. count←0;3. for j←1 to n4. if A[j]=c then count←count+1;5. end for;6. if count>⎣n/2⎦ then return c;7. else return none;candidate(m)1. j←m; c←A[m]; count←1;2. while j<n and count>03. j←j+1;4. if A[j]=c then count←count+1;5. else count←count-1;6. end while;7. if j=n then return c;8. else return candidate(j+1);（3）代码//Majority.cpp#include<iostream>using namespace std;int Candidate(int *A, int n, int m);int Majority(int *A, int n);int main(){int n;cout << "please input the number of the array: ";cin >> n;int *A;A = (int *) malloc(n*sizeof(int) );cout << "please input the array: ";for (int i = 0; i < n; i++)cin >> A[i];if (Majority(A, n) != 'N')cout << "the majority is: " << Majority(A, n);elsecout << "the majority element do not exist! ";free(A);cin.get();cin.get();return 0;}int Majority(int *A, int n){int c = Candidate(A, n, 0), count = 0;for (int j = 0; j < n; j++)if (A[j] == c)count += 1;if (count > n / 2)return c;else return'N';}int Candidate(int *A, int n, int m){int j = m, c = A[m], count = 1;while (j < n && count>0){j += 1;if (A[j] == c)count += 1;else count -= 1;}if (j == n)return c;else return Candidate(A, n, j + 1); }（4）运行结果（5）设计实例首先输入数据的个数n=7，然后依次读入n个数（1，3，2，3，3，4，3）。

西电人工智能大作业八数码难题一.实验目的八数码难题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。

例如：(a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或 A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。

本实验选择宽度优先搜索：选择一个起点，以接近起始点的程度依次扩展节点，逐层搜索，再对下一层节点搜索之前，必先搜索完本层节点。

二.实验设备及软件环境Microsoft Visual C++，（简称Visual C++、MSVC、VC++或VC）微软公司的C++开发工具，具有集成开发环境，可提供编辑C语言，C++以及C++/CLI 等编程语言。

三.实验方法算法描述：（1）将起始点放到OPEN表；（2）若OPEN空，无解，失败；否则继续；（3）把第一个点从OPEN移出，放到CLOSE表；（4）拓展节点，若无后继结点，转（2）；（5）把n的所有后继结点放到OPEN末端，提供从后继结点回到n的指针；（6）若n任意后继结点是目标节点，成功，输出；否则转（2）。

流程图：代码：#include <stdlib.h>#include <stdio.h>typedef struct Node {int num[9]; //棋盘状态int deepth; //派生的深度 g(n)int diffnum; //不在位的数目 h(n)int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n)struct Node * pre;struct Node * next;struct Node * parent;}numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */int origin[9]; //棋盘初始状态int target[9]; //棋盘目标状态int numNode_num,total_step;numNode *open,*close; //Open表和Close表numNode *create_numNode(){return (numNode *)malloc(sizeof(numNode));}numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项，并从Open表中删除void open_insert(numNode *head,numNode *item); //向Open表中按序插入新节点void close_append(numNode *head,numNode *item); //向Close表中插入新节点int expand(numNode *item); //扩展节点int print_result(numNode *item); //打印结果numNode *copy_numNode(numNode *orgin);char isNewNode(numNode *open,numNode *close,int num[9]);//是否在Open表或Close表中void print_num(int num[9]); //打印棋盘状态int diff(int num[9]); //求不在位棋子的个数void init(); //初始化，获得棋盘初始状态和目标状态void swap(int *a,int *b);int operate(int num[],int op);void free_list(numNode *head);/** Name: 主函數* Description: 程序入口*/Int main ( int argc, char *argv[] ){//初始化Open表和Close表open=create_numNode();close=create_numNode();open->pre=open->next=close->pre=close->next=NULL; init(); //由用户输入初始和目标状态//初始化初始节点numNode *p1;p1=create_numNode();p1->parent=NULL;p1->deepth=0;int i=0;for ( i=0; i<9; i++){p1->num[i]=origin[i];}open_insert(open,p1);numNode_num=1;p1=open_getfirst(open);while (p1!=NULL){close_append(close,p1);if(expand(p1))return EXIT_SUCCESS;p1=open_getfirst(open);}printf("No solution!\n");return EXIT_SUCCESS;} /* ---------- end of function main ---------- */voidinit ( ){while(1){printf("Please input opriginal status:\nFor example:123456780 stands for\n""1 2 3\n""4 5 6\n""7 8 0\n");char temp[10];scanf("%s",&temp);int i=0;for ( i=0;i<9 && temp[i]-'0'>=0 && temp[i]-'0'<=8; i++){origin[i]=temp[i]-'0';}printf("Please input target status:\n");scanf("%s",&temp);int j=0;for ( j=0; j<9 && temp[j]-'0'>=0 && temp[j]-'0'<=8; j++){target[j]=temp[j]-'0';}system("cls");if ( i==9&&j==9){break;}}} /* ----- end of function init ----- */voidopen_insert (numNode *head,numNode *item){numNode *p,*q;p=head->next;q=head;while ( p!=NULL && item->value > p->value ){q=p;p=p->next;}q->next=item;item->pre=q;item->next=p;if(p!=NULL){p->pre=item;}} /* ----- end of function open_insert ----- */numNode *open_getfirst (numNode *head){numNode *p;if ( head->next == NULL ){return NULL;}p=head->next;head->next=p->next;if ( p->next != NULL ){p->next->pre=head;}p->pre=NULL;p->next=NULL;return p;} /* ----- end of function open_getfirst ----- */voidclose_append (numNode *head,numNode *item){item->next=head->next;item->pre=head;head->next=item;if ( item->next!=NULL ){item->next->pre=item;}} /* ----- end of function close_append ----- */intexpand (numNode *p1){numNode * p2;int op=1;for ( op=1; op<=4; op++){p2=copy_numNode(p1);operate(p2->num,op);if(isNewNode(open,close,p2->num)=='N'){p2->parent=p1;p2->deepth=p1->deepth+1;p2->diffnum=diff(p2->num);p2->value=p2->deepth+p2->diffnum;if(p2->diffnum==0){total_step=print_result(p2);printf("Total step: %d\n",total_step); free_list(open);free_list(close);return 1;}else{numNode_num++;open_insert(open,p2);}}elsefree(p2);}return 0;} /* ----- end of function expand ----- */intoperate(int m[], int op){int blank;blank=0;while (m[blank]!=0 && blank<9 )++blank;if (blank==9)return 1;switch (op) {case 1: /* up */if (blank>2)swap(m+blank,m+blank-3);break;case 2: /* down */if (blank<6)swap(m+blank,m+blank+3);break;case 3: /* left */if (blank!=0 && blank!=3 && blank!=6) swap(m+blank,m+blank-1);break;case 4: /* right */if (blank!=2 && blank!=5 && blank!=8) swap(m+blank,m+blank+1);break;default : return 1;}return 0;}voidswap(int *a, int *b){int c;c=*a;*a=*b;*b=c;}numNode *copy_numNode (numNode *origin){numNode *p;p=create_numNode();p->deepth=origin->deepth;p->diffnum=origin->diffnum;p->value=origin->value;int i;for ( i=0; i<9; i++){(p->num)[i]=(origin->num)[i];}return p;} /* ----- end of function copy_numNode ----- */intdiff (int num[9]){int i,diffnum=0;for(i=0;i<9;i++)if(num[i]!=target[i])diffnum++;return diffnum;} /* ----- end of function diff ----- */charisNewNode (numNode *open,numNode *close,int num[9]) {numNode *p;int i=0;p=open->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'O'; //Openp=p->next;}p=close->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'C'; //Closep=p->next;}return 'N';} /* ----- end of function isNewNode ----- */voidfree_list (numNode *head){numNode *p,*q;p=head->next;while ( p!=NULL ){q=p->next;free(p);p=q;}free(head);} /* ----- end of function free_list ----- */voidprint_num (int num[9]){int i;for ( i=0; i<9; i++){printf("%d\t",num[i]);if((i%3)==2)printf("\n");}} /* ----- end of function print_num ----- */intprint_result ( numNode *item){numNode *p;int step;p=item;if(p!=NULL){step=print_result(p->parent);printf("\nStep %d:\n",step+1);print_num(p->num);return step+1;}else{return -1;}}四.结果：下图实验结果中，一步代表一层的搜索结果中的最优解；八数码难题的宽度优先搜索树：五.实验分析宽度优先搜索属于一种盲目搜索算法，可以系统的展开所有节点，理论上一定能达到搜寻目的。

计算机视觉试题及答案第一部分：选择题1. 在计算机视觉中，图像处理主要通过哪些操作来提取有用的图像特征？a) 噪声抑制b) 边缘检测c) 特征提取d) 图像拼接答案：c2. 在计算机视觉中，常用的图像拼接算法是什么？a) 最近邻插值b) 双线性插值c) 双三次插值d) 原始图像拼接答案：b3. 在目标检测中，常用的算法是什么？a) Haar特征级联分类器b) SIFT算法c) SURF算法d) HOG特征描述子答案：a4. 在图像分割中，哪种算法可以将图像分割成不同的区域？a) K均值聚类算法b) Canny边缘检测算法c) 霍夫变换d) 卷积神经网络答案：a5. 在计算机视觉中，图像识别是通过什么来实现的？a) 特征匹配b) 图像分割c) 图像去噪d) 图像增强答案：a第二部分：填空题1. 图像的分辨率是指图像中的______。

答案：像素数量（或像素个数）2. 图像的直方图能够表示图像中不同______的分布情况。

答案：像素值（或亮度值）3. 图像处理中常用的边缘检测算子有______。

答案：Sobel、Prewitt、Laplacian等（可以列举多个）4. 在计算机视觉中，SURF算法中的SURF是什么的缩写？答案：加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features）5. 在图像分割中，常用的阈值选择算法有______。

答案：Otsu、基于聚类的阈值选择等（可以列举多个）第三部分：问答题1. 请简述计算机视觉的定义及其应用领域。

答：计算机视觉是利用计算机对图像和视频进行理解和解释的研究领域。

它主要包括图像处理、图像分析、目标检测与跟踪、图像识别等技术。

应用领域包括机器人视觉、自动驾驶、安防监控、医学影像处理等。

2. 请简要描述图像处理中常用的滤波器有哪些，并说明其作用。

答：图像处理中常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

均值滤波器用于去除图像中的噪声，通过取邻域像素的平均值来减少噪声的影响；中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除图像中的椒盐噪声；高斯滤波器通过对邻域像素进行加权平均来模糊图像，并且能够有效抑制高频噪声。

浅谈奈奎斯特频率采样和压缩感知信息技术的飞速发展使得人们对信息的需求量剧增。

现实世界的模拟化和信号处理工具的数字化决定了信号采样是从模拟信源获取数字信息的必经之路。

在信号和图像处理领域，凡是涉及到计算机作为处理工具的场合，所面临的首要问题就是模拟信号的数字化问题，然后再对得到的离散的样本进行各种处理。

连续信号转化为离散的数字化信号的过程称为采样。

对模拟信号采样所得的离散数字信号能否代表并恢复成原来的连续模拟信号呢？如能恢复应具备什么样的条件呢？这个问题直接关系到是否可以用数字处理工具和数字化的方法处理模拟信号。

一奈奎斯特频率采样奈奎斯特采样定理给我们提供了如何采样的重要理论基础。

它指出，如果信号是带限的，采样速率必须达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信号。

事实上，在音频和可视电子设备、医学图像设备、无线接收设备等设备中的所有信号采样协议都隐含了这样的限制。

奈奎斯特采样定理至出现以来一直是数字信号和图像处理领域的重要理论基础，它支撑着几乎所有的信号和图像处理过程，包括信号和图像的获取、存储、处理、传输等。

采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E.T.Whittaker (1915年发表的统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。

另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。

采样是将一个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。

采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率高于信号带宽的一倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。

带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制，也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是有限的。

采样定理是指，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。

计算机视觉笔试题目及答案大全计算机视觉作为一门交叉学科，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。

在计算机视觉的研究和应用过程中，人们需要掌握一些专业知识和技能。

为了帮助读者更好地了解和学习计算机视觉，下面将提供一些常见的计算机视觉笔试题目及其答案。

一、图像处理部分1. 请简要解释图像处理的概念及其应用领域。

图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术。

它涵盖了图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、图像识别等多个方面。

在医学影像、安防监控、无人驾驶、图像搜索等领域都有广泛的应用。

2. 图像分割是指什么？请简要介绍一种常见的图像分割方法。

图像分割是将图像划分成若干个子区域的过程。

其中，常见的方法是基于阈值分割。

该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分为不同的区域。

通过调整阈值的大小，可以获得不同的分割结果。

3. 请简要介绍一种常见的图像增强方法。

直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。

该方法通过对图像的像素值进行统计，然后调整像素值的分布，使得图像的对比度得到增强。

直方图均衡化可以改善图像的亮度分布，使得细节更加清晰。

二、模式识别部分1. 请解释模式识别的概念及其应用领域。

模式识别是指通过对给定数据进行分析，自动识别和分类不同的模式或对象的过程。

它可以应用于手写数字识别、人脸识别、语音识别等领域。

2. 请简要介绍一种常见的模式识别算法。

支持向量机（SVM）是一种常见的模式识别算法。

该算法通过将样本映射到高维空间，然后在该空间中找到一个最优的超平面，实现对不同类别的样本进行分类。

SVM在二分类和多分类问题上都具有较好的性能。

3. 请解释神经网络的概念及其应用领域。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型。

它由神经元和连接权值构成，通过输入与输出之间的连接，实现对信息的建模和处理。

神经网络在语音识别、图像分类、自然语言处理等领域有广泛的应用。

三、机器学习部分1. 请解释机器学习的概念及其应用领域。

计算机视觉课程设计作业一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握计算机视觉的基本概念、技术和应用，培养学生对计算机视觉的兴趣和好奇心，提高学生的科学素养和创新能力。

具体目标如下：1.知识目标：使学生了解计算机视觉的定义、发展历程和应用领域；掌握图像处理、特征提取、目标检测和识别等基本技术；了解深度学习在计算机视觉中的应用。

2.技能目标：培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，如编写简单的图像处理程序、实现目标检测算法等；提高学生的编程能力和实践操作能力。

3.情感态度价值观目标：培养学生对科学研究的热情，增强学生的团队合作意识和沟通能力，使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要作用，提高学生的社会责任感和使命感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉概述：介绍计算机视觉的定义、发展历程、应用领域和未来发展趋势。

2.图像处理基础：讲解图像处理的基本概念、技术和方法，如图像滤波、边缘检测、图像增强等。

3.特征提取与目标检测：介绍特征提取的方法和目标检测的基本算法，如SIFT、HOG、YOLO等。

4.计算机视觉应用：讲解计算机视觉在现实生活中的应用案例，如人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等。

5.深度学习与计算机视觉：介绍深度学习在计算机视觉领域的应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：教师讲解基本概念、原理和方法，引导学生掌握计算机视觉的核心知识。

2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作意识。

3.案例分析法：分析现实生活中的计算机视觉应用案例，让学生了解计算机视觉技术的实际应用。

4.实验法：安排实验室实践环节，让学生动手编写程序，提高学生的实践操作能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，如《计算机视觉：算法与应用》等。

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。

计算机视觉作业(总10页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--不同尺度下LOG和CANNY边缘提取算子性能分析电子23李晓焕141.实验与结果分析在实验中使用了MATLAB 软件对三副图像进行了边缘检测（注：一开始使用的MATLAB R2010b软件在使用edge函数时出现闪退问题无法解决），分别是棋盘格、Lena 和自己选择的一幅自然场景图像（使用Photoshop软件将其转换成8bit灰度，256×256大小的Bmp格式图像）Nature 。

实验中选择的参数如下：对图像施加的高斯白噪声水平分别为σ=和σ=；选择的LOG边缘提取算子的参数分别为阈值=，σ=和阈值=，σ=；选择的Canny边缘提取算子的参数分别为阈值=[,],σ=和阈值=[,],σ=。

MATLAB程序代码示例如下：i=imread('d:\');j=imnoise(i,'gaussian',0,;k1=edge(j,'log',,;k2=edge(j,'canny',[,],;subplot(1,2,1);imshow(k1);title('log,th=,sigma=')subplot(1,2,2);imshow(k2);title('canny,th=[,],sigma=')对lena以及chess图像的边缘检测结果（1）噪声水平为σ=图1-1-1 原灰度图图1-1-2 加噪声图图1-1-3 log,th=,sigma= 图1-1-4 canny,th=[,],sigma=图1-1-5 log,th=,sigma= 图1-1-6 canny,th=[,],sigma=图1-2-1 原灰度图图1-2-2加噪声图图1-2-3 log,th=,sigma= 图1-2-4 canny,th=[,],sigma=图1-2-5 log,th=,sigma= 图1-2-6 canny,th=[,],sigma= （2）噪声水平为σ=图2-1-1 原灰度图图2-1-2加噪声图图2-1-3 log,th=,sigma= 图2-1-4 canny,th=[,],sigma=图2-1-5 log,th=,sigma= 图2-1-6 canny,th=[,],sigma=图2-2-1 原灰度图图2-2-2加噪声图图2-2-3 log,th=,sigma= 图2-2-4 canny,th=[,],sigma=图2-2-5 log,th=,sigma= 图2-2-6 canny,th=[,],sigma=实验中分别用两种算子在两种不同尺度下对图像进行边缘提取。

智能控制导论(dǎo lùn)大作业摘要(zhāiyào)：智能(zhì nénɡ)控制（intelligent controls）是一项基于(jīyú)人工智能（artificial intelligence）而发展成熟的学科。

伴随(bàn suí)着人工智能的发展，人们得以将自动控制发展为智能控制。

智能控制的思潮起源于20世纪60年代的自动控制专家和人工智能专家们的研究。

在半个世纪的岁月中，智能控制已经得到长足的发展。

1985年IEEE在纽约召开了第一届智能控制学术讨论会，随后成立的IEEE智能控制专业委员会更是标志着智能控制这一新学科的形成。

近30年，科学界和工程界对智能控制的研究也越发的活跃起来。

智能控制作为一门新兴学科正式登上了国际科学的舞台，并对各界有者十分重要的意义和影响。

现在的通常指的智能控制主要包括但不限于：神经网络控制贝叶斯控制模糊（逻辑）控制神经模糊控制专家系统遗传控制智能代理（认知/意识控制）关键词：智能(zhì nénɡ)控制发展(fāzhǎn) 理论(lǐlùn) 方法(fāngfǎ) 应用前景前言：智能控制是一类新的控制技术，利用各种智能计算方法如神经网络，贝叶斯概率，模糊逻辑，机器学习，进化计算和遗传算法来实现功能。

智能控制正渐渐取代自动控制并成为人类自动控制科学技术的未来。

智能控制发展简史：早在中古时代，人们就有了对智能机器及对其进行控制的的幻想，比如传说中鲁班制造的机械鸟。

到了启蒙时期，文艺复兴带来的思想解放也使人们更加大胆的去幻想各种智能机器。

意大利人达芬奇流传下来的图纸中就有了不少关于智能机械的设想。

到了工业时代，差分机的设想被认为是现代计算机的起源，奥左斯特. 艾达.洛夫莱斯伯爵夫人（Ada语言即使以她为名）甚至开始研究算法，编写程序，希望差分机能智能地解决数学问题。

模式识别大作业姓名：学号： 021时间：2013年11月2.6 K-均值算法的原理准则函数为聚类集中每个样本点到该聚类中心的距离平方和，对第j个来说：Jj=∑||Xi - Zj||2 ,Xi∈Sj ，i=1,2，……，Nj 。

（Sj表示第j个聚类集）对于所有K个样式有：J=∑∑||Xi - Zj||2, Xi∈Sj ，i=1,2，……，Nj ,j=1,2,……,k .K-均值算法的聚类准则为：聚类中心的选择应使准则函数J 取极小值。

即：dJj/dZj=0;可解得：Zj=(1/Nj)* ∑Xi;X∈S j (k) ，j=1,2,3，……,k；i=1,2，……，NjK-均值算法流程图：否是程序实现如下：clear allx=[0,0;1,1;2,2;3,7;3,6;4,6;5,7;6,3;7,3;7,4]; c=3;Z=zeros(1,c*2);Z(1)=1;Z(2)=3;Z(3)=4;%初始聚类中心Z(4)=2;Z(5)=2;Z(6)=4;panding=0;%判定是否结束while(panding==0)y=zeros(10,c*2);%存储分类后的矩阵jishu=zeros(1,c);%记录类中所含个数%检测分类for(i=1:10)t=(x(i,1)-Z(1))^2+(x(i,2)-Z(2))^2;k=1;%判定类别并分类处理for(j=1:c)if(((x(i,1)-Z(2*j-1))^2+(x(i,2)-Z(2*j))^2)<t) t=((x(i,1)-Z(2*j-1))^2+(x(i,2)-Z(2*j))^2);k=j;endendjishu(k)=jishu(k)+1;y(jishu(k),2*k-1)=x(i,1);y(jishu(k),2*k)=x(i,2);endZZ=zeros(1,c*2);%%新的聚类中心存储矩阵for(i=1:c)%求解新的聚类中心for(j=1:jishu(i))ZZ(2*i-1)=ZZ(2*i-1)+y(j,2*i-1);ZZ(2*i)=ZZ(2*i)+y(j,2*i);endZZ(2*i-1)=ZZ(2*i-1)/jishu(i);ZZ(2*i)=ZZ(2*i)/jishu(i);endfor(i=1:2*c)%判断聚类中心是否改变if(ZZ(i)==ZZ(i))panding=1;%若改变则修改panding else panding=0;break;endendif(panding==0);for(i=1:2*c)Z(i)=ZZ(i);%给定最终聚类中心endendend%绘图i=1;while(i<=jishu(1))plot(y(i,1),y(i,2),'.g');hold on; i=i+1;endi=1;while(i<=jishu(2))plot(y(i,3),y(i,4),'.r');hold on; i=i+1;endi=1;while(i<=jishu(3))plot(y(i,5),y(i,6),'.k');hold on; i=i+1;endaxis([-1 9 -1 9]);%修改坐标轴title('K-均值算法，c=3');%加标题结果如下：3.11 感知器算法原理：对于2类线性可分的模式w1 ，w2 设判别函数为：d（X）=W T * X;其中W=(w 1 ,w 2 ,……)T ,X=(x 1 ,x 2 ,……)Td（X）具有如下性质：>0, 若X∈w 1 ,d(X)= W T * X<0, 若X∈w 2 ,对样本规范化处理，即将w 2 类全部乘以-1 ，这样对两类所有模式样本，判别函数描述为： d(X)= W T * X >0感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。