病床边的计算机视觉考试答案

计算机视觉期末考试题及答案一、选择题1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？A. 物体识别B. 图像去噪C. 特征提取D. 图像压缩答案：A2. 图像分割的目标是什么？A. 将图像分成若干不重叠的区域B. 提取图像中的边缘和角点C. 对图像进行降噪处理D. 对图像进行缩放和旋转答案：A3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？A. 边缘检测B. 霍夫变换C. SIFTD. 形态学操作答案：D4. 目标识别中最常用的算法是？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林答案：B5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？A. 图像中的曝光问题B. 图像中的阴影和反射问题C. 图像中的亮度和对比度问题D. 图像中的色彩平衡问题答案：B二、填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。

答案：除以2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。

答案：距离3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。

答案：梯度4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。

答案：过滤掉重复的检测结果5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。

答案：卡尔曼滤波三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。

答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。

它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。

图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。

2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。

答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。

其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。

解决方案包括利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。

3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。

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。

人工智能导论1、(单选，4分)AI是（A）的英文缩写A、Artificial IntelligenceB、Automatic?IntelligenceC、Automatice?InformationD、Artifical?Information2、(单选，4分)人工智能诞生于什么地方?(A )A、达特茅斯B、伦敦C、华盛顿D、北京3、(单选，4分)人工神经网络不具有的基本属性是（A）A、非局域性B、非定常性C、凸性D、非线性4、(单选，4分)（A）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义A、爱因斯坦B、霍金C、图灵D、波尔5、(单选，4分)下列哪种情况是图灵测试的内容?(F)A、D. 两机对话,其中一机的智力超过另一机时,说明智者机器通过了图灵测试B、B. 当机器骗过测试者,使得询问者分不清是人还是机器时,说明它通过了图灵测试C、C. 当人与人对话,其中一人的智力超过另一人时,说明智者通过了图灵测试D、C. 当人与人对话,其中一人的智力超过另一人时,说明智者通过了图灵测试E、当机器与人对话,两者相互询问,人分不清机器是人还是机器,说明它通过了图灵测试F、当机器骗过测试者,使得询问者分不清是人还是机器时,说明它通过了图灵测试6、(单选，4分)下列( B)不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容?A、机器人应服从人的一切命令,但命令与A相抵触时例外B、机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。

一旦冲突发生,以自保为先C、机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为D、机器人必须保护自身的安全,但不得与A,B相抵触7、(单选，4分)阿尔法狗打败柯洁，用的是（B）A、人工思维B、人工智能C、机器思维D、博弈论8、(单选，4分)下列哪个应用领域不属于人工智能应用?(C)A、人工神经网络B、自然语言学习C、专家系统D、自动控制9、(单选，4分)自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(B)不是它要实现的目标。

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。

计算机视觉复试题目及答案一、计算机视觉复试题目1. 介绍一下计算机视觉的定义和应用领域。

2. 请解释图像处理和计算机视觉之间的区别和联系。

3. 简要介绍计算机视觉系统的基本流程。

4. 请列举一些常用的图像特征提取方法，并解释它们的原理。

5. 请解释图像分割的概念，并介绍一些常用的分割算法。

6. 请简要概述目标检测和目标识别的区别和联系。

7. 请列举一些常用的目标检测算法，并解释它们的原理和优缺点。

8. 请介绍一下计算机视觉在自动驾驶领域的应用。

9. 请说明深度学习在计算机视觉中的作用，并列举一些经典的深度学习模型。

10. 请简要介绍三维重建的原理和方法。

二、计算机视觉复试答案1. 计算机视觉的定义和应用领域：计算机视觉是指通过计算机对图像或视频进行分析和理解的技术。

它的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 图像识别和分类：例如人脸识别、物体识别、图像分类等。

- 目标检测和跟踪：例如自动驾驶中的车辆和行人检测。

- 图像分割和边缘检测：用于区分图像中的不同物体或区域。

- 三维重建和虚拟现实：通过图像处理技术还原真实场景。

- 医学图像处理：例如图像检测、肿瘤检测等。

2. 图像处理和计算机视觉之间的区别和联系：图像处理是指利用计算机对图像进行增强、滤波、降噪等操作，主要关注图像的像素级别的处理和改变。

而计算机视觉则是通过对图像进行更高级别的分析和理解，目标是从图像中提取出更多的语义信息。

可以说图像处理是计算机视觉的基础，计算机视觉在图像处理的基础上更加注重对图像中物体、场景等的理解和识别。

3. 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以下几个步骤：- 图像获取：通过摄像头或者其他设备获取图像或视频。

- 预处理：对采集到的图像进行增强、去噪等图像处理操作。

- 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，例如边缘、纹理等。

- 目标检测和识别：通过特定的算法和模型对目标进行检测和识别。

- 图像分割和分析：将图像分割成不同的区域，并进行进一步的分析和处理。

病床边的计算机视觉（练习一）（68分）1、(单选，4分)下图是哪种像素邻域表示（）8-邻域√2、(单选，4分)下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）3、(单选，4分)在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（）有标签的监督学习√4、(单选，4分)边缘检测的原理：模板（分别代表X和Y方向）在图像上移动并在每个位置计算对应中心像素的灰度值，一般来说，在某个目标（背景）内部计算出的灰度值（），在边缘位置时计算出的灰度值（）较小；较大5、(单选，4分)给定一个数据集，对于某一个待分类数据点，找出距离该点最近的K个样本，若它们当中大多数属于A类，则把该数据点也归类为A，这种方法称为K-means算法（）错误6、(单选，4分)医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或者人体某部分，以非侵入方式去的内部组织影响的技术与处理过程，其中CT是一种重要的影像诊断检查技术，下列哪项不是CT的优点（）没有辐射量7、(单选，4分)在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（）有标签的监督学习8、(单选，4分)操作中属于图像平滑处理的是（）中值滤波9、(单选，4分)两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的城区距离是（）10、(单选，4分)911、(单选，4分)下图是哪种像素邻域表示（）4-邻域12、(单选，4分)在有标签数据集上，经常采用简单的线性回归、分类任务从数据中学习获取信息。

在回归任务中，Y变量（预测变量）为（），分类任务中Y变量（预测变量）为（）连续型；离散型13、(单选，4分)将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的平均值），stride（步长）为2，则输出值应为（）14、(单选，4分)在神经网络中，经常根据特定任务采用不同的激活函数，下图所示的是两个经常使用的激活函数，请分别指出两个函数图像分别是（）sigmoid；relu15、(单选，4分)两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的棋盘距离是（）16、(单选，4分)下列算法中属于图像平滑处理的是（）均值滤波17、(单选，4分)下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）18、(多选，4分)将下图所示的图像输入到2*2的最大值pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的最大值），stride（步长）为2，则输出值应为（）19、(单选，4分)两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的欧氏距离是（）20、(单选，4分)下图是哪种像素邻域表示（）对角邻域21、(单选，4分)下列哪项图像处理操作使用了灰度映射技术（）对比度增强22、(单选，4分)1123、(单选，4分)如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用小正方形和小三角形表示，现在，我们不知道中间那个圆形的数据是从属于哪一类（正方形或三角形），此时若采用KNN（K近邻）算法解决这个问题，当选取K=3时，圆形待分类点该被判定为（）；当选取K=5时，圆形待分类点该被判定为（）正方形；三角形24、(单选，4分)下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行平移变换（）25、(单选，4分)下列机器学习常用算法中哪个是聚类算法而不属于分类算法（）K-means。

《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。

病床边的计算机视觉两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的欧氏距离是（）A、B、C、D、以上都不是答案：B下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：CA、3B、5C、8D、9答案：B在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（）A、有标签的监督学习B、无标签的无监督学习C、有标签的无监督学习D、无标签的监督学习答案：B医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或者人体某部分，以非侵入方式去的内部组织影响的技术与处理过程，其中CT是一种重要的影像诊断检查技术，下列哪项不是CT的优点（）A、能提供器官完整的3D讯息B、电脑断层分辨率高C、可根据需要的不同提供矢状面、冠状面、横断面的影像D、没有辐射量答案：D给定一个数据集，对于某一个待分类数据点，找出距离该点最近的K个样本，若它们当中大多数属于A类，则把该数据点也归类为A，这种方法称为K-means算法（）A、正确B、错误答案：B两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的城区距离是（）A、B、C、D、以上都不是答案：B下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：C在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（）A、有标签的监督学习B、无标签的非监督学习C、有标签的非监督学习D、无标签的监督学习答案：A如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用小正方形和小三角形表示，现在，我们不知道中间那个圆形的数据是从属于哪一类（正方形或三角形），此时若采用KNN（K近邻）算法解决这个问题，当选取K=3时，圆形待分类点该被判定为（）；当选取K=5时，圆形待分类点该被判定为（）A、正方形；三角形B、正方形；正方形C、三角形；三角形D、三角形；正方形答案：D两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的棋盘距离是（）A、B、C、D、D、以上都不是答案：C下图是哪种像素邻域表示（）A、4-邻域B、对角邻域C、8-邻域D、以上都不是答案：C将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的平均值），stride（步长）为2，则输出值应为（）A、B、C、D、答案：D操作中属于图像平滑处理的是（）A、梯度锐化B、直方图均衡C、中值滤波D、动态范围压缩答案：C下列机器学习常用算法中哪个是聚类算法而不属于分类算法（C）A、最小距离分类器B、KNN（K近邻）C、K-meansD、逻辑回归答案：C下图是哪种像素邻域表示（）A、4-邻域B、对角邻域C、8-邻域D、以上都不是答案：C下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行平移变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：AA、7B、11C、17D、14答案：B在有标签数据集上，经常采用简单的线性回归、分类任务从数据中学习获取信息。

病床边的计算机视觉(公需科目) 测试题（答案部分准确，能及格）1.在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（B ）A、有标签的无监督学习B、无标签的无监督学习C、有标签的监督学习D、无标签的监督学习2.下列算法中属于图像平滑处理的是（C）A、二值化B、对比度增强C、均值滤波D、动态范围压缩3.将下图所示的图像输入到2*2的最大值pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的最大值），stride（步长）为2，则输出值应为（A）A、B、C、D、4.下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（B）A、以上都不是B、C、D、5.两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的城区距离是（B）A、B、C、D、以上都不是6.两像素位置分别为（x,y）和（s,t），则两像素间的棋盘距离是（A）A、B、C、D、以上都不是D、7.将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的平均值），stride（步长）为2，则输出值应为（D）A、B、C、D、8.边缘检测的原理：模板（分别代表X和Y方向）在图像上移动并在每个位置计算对应中心像素的灰度值，一般来说，在某个目标（背景）内部计算出的灰度值（），在边缘位置时计算出的灰度值（B ）A、较大；较小B、较小；较大C、较大；较大D、较小；较小9.下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行平移变换（C）A、B、以上都不是C、D、10.下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（B）A、B、C、以上都不是D、11.下图是哪种像素邻域表示（C）A、4-邻域B、以上都不是C、对角邻域D、8-邻域12.在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（A ）A、有标签的监督学习B、有标签的非监督学习C、无标签的监督学习D、无标签的非监督学习13.下列机器学习常用算法中哪个是聚类算法而不属于分类算法（D）A、KNN（K近邻）B、最小距离分类器C、K-meansD、逻辑回归14.(C)A、17B、7C、14D、1115.在有标签数据集上，经常采用简单的线性回归、分类任务从数据中学习获取信息。

《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。

计算机视觉复试题库及答案导言：计算机视觉是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，它研究如何使机器“看”的问题。

在计算机视觉的复试中，考生需要通过答题来展示其对于计算机视觉基本理论、方法和应用的理解。

本文将提供一份计算机视觉复试题库及答案，希望能够对考生复习备考有所帮助。

一、选择题1. 计算机视觉的定义是：A. 计算机通过摄像头获取图像并进行处理B. 计算机模拟人类视觉系统的过程C. 通过人工智能算法实现对图像的理解和分析D. 计算机通过摄像头获取图像并进行特征提取答案：C2. 下列哪个不是计算机视觉的主要任务？A. 图像分类B. 目标检测C. 目标识别D. 图像采集答案：D3. 在计算机视觉中，图像特征是指：A. 由计算机自动生成的图像B. 用于表示图像内容的一组数值C. 图像的像素值D. 图像的分辨率答案：B4. 下列哪个不是计算机视觉中常用的图像特征？A. 颜色直方图B. SIFT特征C. 边缘检测D. 高斯模糊答案：D5. 目标检测与目标识别的区别在于：A. 目标检测仅判断图像中是否存在目标，目标识别则需要给出目标的具体类别B. 目标识别仅判断图像中是否存在目标，目标检测则需要给出目标的具体类别C. 目标检测和目标识别在任务上是相同的D. 目标检测是目标识别的子任务答案：A二、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的特征提取和特征匹配的概念。

答：特征提取是指从图像中自动获取对于图像内容具有代表性的特征。

例如，通过边缘检测、角点检测等方法，将图像中的边缘和角点作为特征，用于表示图像的内容。

特征提取可以减小图像处理的计算量，并提供了对于图像内容的抽象描述。

特征匹配是指将两幅图像中的特征进行对应，找到它们之间的关联关系。

常用的方法是计算两个特征之间的距离或相似度，并选择一定的阈值进行匹配。

特征匹配在目标检测、图像配准等任务中具有重要作用。

2. 请简要介绍计算机视觉中的深度学习方法。

答：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层（深层）的神经网络模拟人脑的工作方式，从而实现对于复杂数据的学习和理解。

计算机视觉技术练习(习题卷1)说明：答案和解析在试卷最后第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)22.[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6.[单选题]常用的的灰度内插法不包括()。

A)双线性内插法B)三次多项式C)最近邻元法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。

本答案由上届长提供，出于最终答案可能相同率过高的原因，故把名词解释答案去掉了（可以查阅相关资料），答案仅供参考，一切后果使用者自负。

一、名词解释1、统计模式识别2、人工神经网络3、有监督学习4、模糊聚类5、人工智能二、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理以及计算机图形学有哪些联系和区别？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，由计算机来代替大脑完成处理和解释。

计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。

这是要经过长期努力才能达到的目标。

在实现最终目标之前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈以某种程度的智能完成一定的任务。

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或相关，这些学科包括图像处理、模式识别、景物分析、图像理解等。

由于领域本身的特点这些学科会有差别，但又有某种程度的相互重叠，可作如下归纳。

1.图像处理图像处理技术是把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。

在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。

2.模式识别模式识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。

在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图像某些部分的识别和分类。

3.图像理解图像理解又称为景物分析。

它不仅描述图像本身，而且描述和解释图像所代表的景物，以便对图像代表的内容做出决定。

在计算机视觉研究中经常使用图像理解技术以强调二维和三维图像之间的区别。

在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的相关技术，但计算机视觉研究的内容比这些学科要更为广泛。

计算机视觉的研究与人类视觉的研究也密切相关。

计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点类进行视觉信息的处理。

因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和令人感兴趣的研究领域。