计算机视觉期末考点

计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。

它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。

本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。

一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。

常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。

图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。

二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。

常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。

特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。

三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。

目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。

在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。

常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。

四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。

深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。

五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。

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。

视觉检测技术－习题答案1-1 何为计算机视觉？能够解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的机器系统称为计算机视觉或机器视觉。

1-2计算机视觉能够完成的四种基本任务是什么？尺寸和表面特征的检测；目标的识别和定位。

1-3制约计算机视觉技术应用水平的两大基础是什么？1）包括数字图像处理的视觉理论和算法；2）微电子技术1-4计算机视觉和视觉检测是什么关系？（无标准答案，根据自己的理解进行归纳、概括即可。

）以检测为目的的计算机视觉应用称为视觉检测。

视觉检测是计算机视觉内容的一部分。

第二章习题（人类视觉）2-1 做一个简单实验。

将视轴与观测书页的法线平行，给出高清晰观察区域的尺度范围。

2-2 人类视觉系统由几部分组成？各部分的功能是什么？三个部分：眼球、神经传输系统及大脑的视觉中枢；各部分作用是：光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。

2-3 分别举出一个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。

并解释视觉区域时间分辨率不同的生理机制（生物物理原因）。

2-4 两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？2-5 何为马赫带？其形成的生物学基础是什么？2-6 在夜间观赏烟火时，观察到得什么现象可以用视觉动态响应特性进行解释。

2-7 一粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？第三章习题（图象的基本知识）3-1 物体表面上某一点（小区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？是什么关系？－语言陈述，列写公式3-2 伪彩色图象处理的目的是什么？为什么该处理方法可以实现这样一个目的？－从人类视觉对灰度和彩色的分辩能力谈起――。

3-3 假彩色图像处理的目的和任务是什么？概括：1）降低人类对对彩色区域的分辩难度；2）开展人类视觉的光谱范围。

3-4 请给出灰度直方图的两种应用。

①用于判断图像量化是否恰当。

②用于确定图像二值化的阈值。

③用于区域分割和面积计算。

3-5 黑白图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？彩色图像中一个象素的颜色需要用多少个bit来表示？――每两个F表示一种基色，――24位，－3-6 结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满足t2<t2.5<t3的t2.5时刻的电荷转移示意图。

国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案：C]2. 下列哪种算法是监督学习？A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案：D]3. 在深度学习中，哪种网络结构常用于图像分类任务？A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案：B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法？A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案：D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络（GAN）的应用场景？A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案：D]二、填空题（每题2分，共20分）1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。

[答案：监督学习]2. K-近邻算法（KNN）的核心思想是_____。

3. 支持向量机（SVM）是一种基于_____的分类方法。

[答案：统计学习理论]4. 卷积神经网络（CNN）常用于处理_____类型的数据。

[答案：图像]5. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇表示为_____的过程。

[答案：固定维度的向量]三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。

[答案：正确][答案：正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。

[答案：正确]4. RNN（循环神经网络）可以处理变长的序列数据。

[答案：正确]5. GAN（生成对抗网络）只能用于图像生成任务。

[答案：错误]四、简答题（每题10分，共30分）1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。

[答案：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。

给定一个待分类的样本，朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。

《人工智能导论》期末复习知识点选择题知识点1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。

人工智能Artificial Intelligence,AI人工神经网络Artificial Neural Network，ANN机器学习Machine Learning，ML深度学习Deep Learning,DL2.什么是强人工智能？强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。

可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。

有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。

在某种意义上可以看作一种新的文明。

3.回溯算法的基本思想是什么？能进则进。

从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。

4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。

面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。

面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。

面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。

把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。

对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。

5.机器学习的基本定义是什么？机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

机器视觉期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器视觉中，图像采集卡的作用是什么？A. 存储图像数据B. 转换模拟信号为数字信号C. 处理图像数据D. 显示图像数据2. 在机器视觉系统中，边缘检测算法主要用于：A. 图像分割B. 图像增强C. 图像压缩D. 图像去噪3. 以下哪项不是机器视觉系统的基本组成部分？A. 光源B. 相机C. 镜头D. 打印机4. 机器视觉中的图像处理通常包括哪些步骤？A. 图像采集、图像预处理、特征提取、图像分析B. 图像采集、图像编码、图像解码、图像分析C. 图像采集、图像压缩、图像解压、图像分析D. 图像采集、图像存储、图像传输、图像分析5. 在机器视觉中，颜色空间转换的目的是什么？A. 改变图像大小B. 改变图像格式C. 改善图像质量D. 便于图像分析和处理6. 以下哪种算法不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 边缘检测C. 区域生长D. 直方图均衡化7. 机器视觉中，用于测量物体尺寸的方法是：A. 模板匹配B. 特征匹配C. 尺寸测量D. 形状识别8. 机器视觉系统中，相机的分辨率对图像质量的影响是：A. 分辨率越高，图像质量越差B. 分辨率越高，图像质量越好C. 分辨率与图像质量无关D. 分辨率越高，图像质量越不稳定9. 在机器视觉中，特征提取的目的是：A. 提高图像的分辨率B. 改善图像的对比度C. 提取图像中的关键信息D. 压缩图像数据10. 机器视觉在工业自动化中的应用包括：A. 质量检测B. 物体识别C. 尺寸测量D. 所有以上选项答案：1. B2. A3. D4. A5. D6. D7. C8. B9. C 10. D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述机器视觉在自动化生产线中的应用及其优势。

2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，并列举几种常见的图像预处理方法。

3. 描述机器视觉系统中相机标定的重要性及其基本步骤。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 假设有一个机器视觉系统用于检测产品上的缺陷。

影像工程期末试题及答案一、选择题1. 在数字图像处理中，下列哪个领域与影像工程密切相关？A. 人工智能B. 机器学习C. 计算机视觉D. 数据挖掘答案：C. 计算机视觉2. 下列哪个是光学图像获取装置？A. 扫描仪B. 音频采集卡C. 摄像机D. 激光打印机答案：C. 摄像机3. 影像工程中，图像增强的目的是什么？A. 提高图像质量B. 减小图像文件大小C. 增加图像噪声D. 降低图像分辨率答案：A. 提高图像质量4. 以下哪个是图像处理中常用的滤波技术？A. 傅里叶变换B. 高斯滤波C. Canny边缘检测D. Haar小波变换答案：B. 高斯滤波5. 影像工程中，下列哪个方法主要用于图像分割？A. K-均值聚类B. 主成分分析C. 支持向量机D. 遗传算法答案：A. K-均值聚类二、简答题1. 请简要解释数字图像处理与传统图像处理（如摄影、美术）的区别。

答：数字图像处理是指使用计算机算法对数字图像进行处理和分析的过程，它主要依赖于计算机的数学运算和编程技术。

与传统图像处理相比，数字图像处理更加灵活、高效，并具有可重复性。

传统图像处理倚重于手工操作和人工创造，而数字图像处理可以通过算法自动完成，提高了处理效率和准确性。

2. 请介绍一种常用的图像压缩算法，并说明其原理。

答：一种常用的图像压缩算法是JPEG（Joint Photographic Experts Group）。

JPEG算法主要利用了图像中冗余信息的特点进行压缩。

首先，对图像进行离散余弦变换（DCT），将图像从空间域转换到频域，通过把图像中的高频部分（细节）去除，保留低频（主要内容）来实现压缩。

然后，对于每个DCT系数，利用量化表将其量化为离散的数值。

最后，对量化后的系数进行熵编码（如Huffman编码），得到最终的压缩数据。

解压缩时，按照相反的过程进行操作，恢复原始图像。

三、计算题1. 假设一幅图像的灰度级为8位，即每个像素点可以表示256个不同的灰度值。

《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。

基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。

二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。

包括规则学习、支持向量机以及深度学习。

2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。

它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。

3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。

它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。

三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。

1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。

计算机图形学期末复习第一章绪论●名词解释：图形、图像、点阵法、参数法。

图形：是指能够在人的视觉系统中形成视觉印象的客观对象。

点阵法：是具有灰度或颜色信息的点阵来表示图形的一种方法，它强调图形有哪些点组成，这些点具有什么灰度或色彩。

图形包括哪方面的要素参数法：是以计算机所记录的图形的形状参数与属性参数来表示图形的一种方法。

把参数法描述的图形叫做图形；把点阵法描述的图形叫做图像。

●图形包括哪两方面的要素，在计算机中如何表示它们？图形的要素可以分为两类，一类是刻画形状的点、线、面、体等几何要素；另一类是反应物体本身固有属性，如表面属性或材质的明暗、灰度、色彩（颜色信息）等非几何要素。

在计算机中表示带有颜色及形状的图和形常用两种方法：点阵法和参数法。

●什么叫计算机图形学？分析计算机图形学、数字图像处理和计算机视觉学科间的关系。

计算机图形学是研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法、和技术的一门学科。

计算机图形学试图将参数形式的数据描述转换生成（逼真的）图像。

数据图像处理则着重强调图像之间进行变换，它旨在对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果，计算机视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术，它模拟对客观事物模式的识别过程，是从图像到特征数据对象的描述表达处理过程。

●有关计算机图形学的软件标准有哪些？标准有：计算机图形核心系统（GKS）及其语言联编、三维图形核心系统（GKS-3D）及其语言联编、程序员层次交互式图形系统（PHIGS）及其语言联编、计算机图形元文件(CGM)、计算机图形接口（CGI）、基本图形转换规范（IGES）、产品数据转换规范（STEP）等。

●试发挥你的想象力，举例说明计算机图形学有哪些应用范围，解决的问题是什么？近年来计算机图形学已经广泛地用于多种领域，如科学、医药、商业、工业、政府部门、艺术、娱乐业、广告业、教育和培训等。

第二章计算机图形系统及图形硬件●名词解释：刷新、刷新频率、像素点、屏幕分辨率、位平面、屏幕坐标系。

一、单选题1、人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。

A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案：D2、符号主义认为人工智能源于（）。

A.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案：A3、神经网络研究属于下列（）学派。

A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是正确答案：B4、行为主义认为智能取决于（）。

A.表示和推理B.感知和行动C.以上都不是D. 推理和计算正确答案：B5、有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。

如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。

但是船很小，只够农夫带一样东西过河。

用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼运到南岸）。

初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。

用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是（）。

A.000-010-001-101-111B.000-100-110-111C.000-001-011-111D.000-001-011-110正确答案：A6、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的顶端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的（）。

A.前端B.末端C.任意位置D.中间位置正确答案：B7、深度优先搜索中起始节点的深度是（）。

A.0B.1C.2D.3正确答案：A8、在等代价搜索算法中，总是选择（）节点进行扩展。

A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案：A9、在A＊算法中，希望估价函数的f是f＊的一个估计，可由下式给出：f(n)=g(n)+h(n)其中，g是g＊的估计，h为启发式函数，h是h＊的估计，那么此定义中包含了（）。

A.q tB.A tC. A pD. A t正确答案：C10、三圆盘的梵塔难题采用问题规约表示，设初始问题描述为（111），第一个“1”表示最大圆盘在第一个柱子（最下部），第三个“1”表示最小的圆盘在第一个柱子（最上部）。

opencv期末复习题OpenCV期末复习题在计算机视觉领域中，OpenCV是一个非常重要的开源库，它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。

为了巩固对OpenCV的理解和应用，接下来将通过一些复习题来回顾和巩固相关知识。

1. 什么是OpenCV？OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。

它支持多种编程语言，包括C++、Python等。

2. 如何安装OpenCV？在安装OpenCV之前，需要先安装Python或C++的开发环境。

然后可以通过pip（Python）或者源码编译（C++）的方式进行安装。

具体的安装步骤可以参考OpenCV的官方文档。

3. 如何读取和显示图像？在OpenCV中，可以使用`cv2.imread()`函数读取图像，并使用`cv2.imshow()`函数显示图像。

读取的图像可以是本地文件或者网络上的图像。

4. 如何进行图像的灰度化处理？可以使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。

该函数需要传入两个参数，第一个参数是原始图像，第二个参数是转换的颜色空间。

5. 如何进行图像的模糊处理？OpenCV提供了多种图像模糊的方法，比如均值模糊、高斯模糊等。

其中，可以使用`cv2.blur()`函数进行均值模糊处理，使用`cv2.GaussianBlur()`函数进行高斯模糊处理。

6. 如何进行图像的边缘检测？边缘检测是计算机视觉中常用的图像处理技术之一。

OpenCV提供了多种边缘检测算法，比如Canny边缘检测算法。

可以使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测，该函数需要传入两个参数，分别是输入图像和阈值。

7. 如何进行图像的阈值处理？阈值处理是图像处理中常用的一种方法，用于将图像转换为二值图像。

在OpenCV中，可以使用`cv2.threshold()`函数进行阈值处理。

该函数需要传入三个参数，分别是输入图像、阈值和最大值。

数字图像处理期末考试题库精华数字图像处理是计算机视觉领域的重要分支，通过使用数字计算机对图像进行处理，旨在改善和增强图像的质量、分析和提取图像的特征、实现图像的压缩与传输等。

本文将为大家整理汇总数字图像处理期末考试题库的精华内容，以帮助大家进行复习备考。

一、基础概念与原理（300字）1.1 数字图像的定义与表示数字图像是由一系列离散的像素点构成的，每个像素点都具有特定的位置和灰度信息。

在计算机内部，数字图像通常使用矩阵来表示，其中每个元素代表一个像素点的灰度值或颜色值。

1.2 数字图像的采集与显示数字图像的采集通常通过数码相机、扫描仪等设备进行，它们会将光学信息转化为数字信号。

数字图像的显示利用显示器或打印机等设备，将数字信号转化为可见的图像。

1.3 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常用的一种操作，通过对图像的灰度值进行调整，可以改变图像的亮度和对比度。

常见的灰度变换包括对数变换、幂次变换、直方图均衡化等。

1.4 空域滤波空域滤波是指在图像的空间域进行滤波操作，常见的空域滤波包括平滑滤波和锐化滤波。

平滑滤波可以减少图像的噪声和细节，而锐化滤波则可以增强图像的轮廓和细节。

二、图像增强与恢复（500字）2.1 直方图处理直方图可以用来描述图像中各个灰度级的分布情况，直方图处理可以通过对直方图的变换来改变图像的对比度和亮度。

直方图均衡化是一种常用的直方图处理方法，通过拉伸直方图来增强图像的对比度。

2.2 空域滤波器空域滤波器是一种广泛应用于图像增强的方法，常见的空域滤波器有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。

中值滤波器可以有效去除图像中的椒盐噪声，而高斯滤波器则可以模糊图像以减少噪声。

2.3 图像复原图像复原是指对受损图像进行恢复，常见的图像复原方法有降噪处理、去模糊处理和去伪影处理等。

这些方法通常需要通过数学模型和算法来实现对受损图像的重建。

三、图像分割与特征提取（500字）3.1 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程。

1.基础知识题（单选题）1.最先使用机器人（Robot）这个名词的科幻作品是（）A.《机器人总动员》B.《机械人小滴答(Tik-Tok of OZ)》C.《罗素姆的万能机器人》D.《人工智能》2.图灵测试中，如果机器使（）以上的观察者对其身份产生了误判，那么这个机器就可以被认定为具备智能。

A.10%B.20%C.25%D.30%3.公认的人工智能元年是（）A.1936年B.1946年C.1950年D.1956年4.发明人工智能语言(List Processing，LISP)的科学家是（）A.马文·明斯基B.弗兰克·罗森布拉特C.约翰·麦卡锡D.克劳德·香农5.导致人工智能第一次“寒冬”（1974-1980）的根本原因是（）A.数据量不够和算力不足B.缺少资金支持C.理论研究跟不上D.发展方向不对6.AI发展有三种形态，其中智力与人类相当的形态是（）A.弱人工智能B.强人工智能C.超人工智能7.AI的三种典型任务中，输出结果是连续值的任务是（）A.回归B.分类C.聚类D.降维8.在AI技术的四要素中，（）蕴含着应用背景中的知识和经验。

A.数据B.算法C.算力D.场景9.机器学习有三大要素：数学模型、学习准则和优化算法，其中，（）是模型好坏的判断依据。

A.数学模型B.学习准则C.优化算法10.人工神经元模拟了人类大脑神经元的功能，其中实现非线性信号处理的功能是（）A.输入B.加权C.求和D.阈值11.在五个AI主要研究内容中，（）是人工智能研究中最重要也是最为关键的研究内容。

A.知识表示B.机器感知C.机器思维D.机器学习12.以下哪一项不是合法的Python标识符？（）A.int32B.40XC.__name__D.tt13.在Python中,正确的赋值语句为（）A.x+y=10B.x=2yC.x=y=30D.3y=x+114.下列说法中正确的是（）A.break用在for语句中,而continue用在while语句中B.break用在while语句中,而continue用在for语句中C.continue能结束循环,而break只能结束本次循环D.break能结束循环,而continue只能结束本次循环15.以下关于Python语句的叙述中,正确的是（）A.同一层次的Python语句必须对齐B.Python语句可以从一行的任意一列开始C.在执行Python语句时,可发现注释中的拼写错误D.Python程序的每一行只能写一条语句16.下列Python数据中其元素可以改变的是（）A.列表B.元组C.字符串D.数组17.以下选项中，不是图像识别基本任务的是（）A.分类B.定位C.目标检测D.图像压缩18.一副灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0,255]。

试卷B参考答案一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1~5：DCBCD6~10：ABBCA11~15：BACBD16~20：BCCDD二、名词解释（本大题共5小题，每小题4分，共20分）1、高斯滤波答：高斯滤波按像素点与中心点的不同距离，赋予像素点不同的权重值，越靠近中心点权重值越大，越远离中心点权重值越小；然后根据权重值计算邻域内所有像素点的和，将和作为中心点的像素值。

2、二值化阈值处理答：cv2.threshold()函数的type参数值为cv2.THRESH_BINARY时执行二值化阈值处理，将大于阈值的像素值设置为255，将其他像素值设置为0。

3、膨胀答：膨胀操作与腐蚀操作刚好相反，它对图像的边界进行扩张。

其执行遍历操作时，只有在内核完全处于前景外部时，内核中心对应像素点的值才设置为0，否则设置为1。

4、色彩空间答：色彩空间也称颜色模型、颜色空间、色彩模型等，它是图像在计算机内部的一种存储方式。

常见的色彩空间包括RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV等。

5、图像金字塔答：图像金字塔从分辨率的角度分析处理图像。

图像金字塔的底部为原始图像，对原始图像进行梯次向下采样，得到金字塔的其他各层图像。

层次越高，分辨率越低，图像越小。

通常，每向上一层，图像的宽度和高度就为下一层的一半。

常见的图像金字塔可分为高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。

三、简单题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）1、请问如何在Windows 10中配置使用OpenCV和Python的视觉应用开发环境？答：在Windows 10中配置使用OpenCV和Python的视觉应用开发环境主要包括：安装Python、安装NumPy、安装OpenCV-Python以及编程工具（如Visual Studio Code）。

2、请问如何处理图像窗口鼠标事件？答：第一步：定义鼠标事件回调函数。

第二步：调用cv2.setMouseCallback()函数将回调函数绑定到图像窗口。

《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。

复习题1.以计算机中所记录的形状参数与属性参数来表示图形的一种方法叫做______，一般把它描述的图形叫做______；而用具有灰度或颜色信息的点阵来表示图形的一种方法是______，它强调图形由哪些点组成，并具有什么灰度或色彩，一般把它描述的图形叫做______。

A ．参数法、图形、点阵法、图像C ．参数法、图像、点阵法、图形下列设备中属于图形输出设备的是______。

B ．点阵法、图像、参数法、图形D ．点阵法、图形、参数法、图像2.①鼠标②LCD ③键盘④LED ⑤打印机⑥扫描仪⑦绘图仪⑧触摸屏A ．○1○3○6○8B ．○2○4○5○7C ．○2○5○6○7D ．○4○6○7○83.计算机显示器设备一般使用什么颜色模型______。

A ．RGB B ．CMYK C ．HSV D ．HLS 4.灰度等级为256，分辨率为1024*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为______。

A ．512KB B ．1MB C ．2MB D ．3MB 5.多边形填充算法中，错误的描述是______。

A ．有序边表算法对每个象素只访问一次，主要缺点是对各种表的维持和排序的耗费较大。

B ．边填充算法基本思想是对于每一条扫描线与多边形的交点，将其右方象素取补。

C ．边填充算法较适合于帧缓冲存储器的图形系统。

D ．边标志算法也不能解决象素被重复访问的缺点。

在多边形的逐边裁剪法中，对于某条多边形的边（方向为从端点S 到端点P ）与某条裁剪线（窗口的某一边）的比较结果共有以下四种情况，分别需输出一些顶点。

请问哪种情况下输出的顶点是错误的______。

A ．S 和P 均在可见的一侧，则输出S 和P B ．S 和P 均在不可见的一侧，则输出0个顶点C ．S 在可见一侧，P 在不可见一侧，则输出线段SP 与裁剪线的交点D ．S 在不可见的一侧，P 在可见的一侧，则输出线段SP 与裁剪线的交点和P 下面关于反走样的论述哪个是错误的______。

计算机图形学期末考试试题及答案完整版一、选择题（每题2分，共20分）1. 计算机图形学是研究计算机生成和处理图形信息的学科，以下哪个不是计算机图形学的主要研究领域？A. 图形表示与处理B. 图形输入与输出C. 图形存储与管理D. 图形算法与应用答案：C2. 在计算机图形学中，像素是组成图像的基本单元，以下哪个选项描述了像素的颜色表示方法？A. RGBB. CMYKC. HSVD. YUV答案：A3. 在计算机图形学中，以下哪种图形表示方法属于矢量图形？A. BMPB. JPEGC. GIFD. SVG答案：D4. 计算机图形学中的光栅图形系统主要包括以下哪两个基本组成部分？A. 显示器和扫描转换器B. 显示器和绘图仪C. 扫描转换器和绘图仪D. 显示器和打印机答案：A5. 在计算机图形学中，以下哪个算法用于消隐处理？A. 网格加密算法B. 光照模型算法C. 深度缓冲区算法D. 区域填充算法答案：C6. 在计算机图形学中，以下哪种图形表示方法适用于三维图形的表示和存储？A. 点阵表示法B. 向量表示法C. 参数方程表示法D. 四叉树表示法答案：C7. 在计算机图形学中，以下哪种图形变换方法可以实现图形的旋转？A. 平移变换B. 缩放变换C. 旋转变换D. 对称变换答案：C8. 在计算机图形学中，以下哪种图形文件格式支持动画？A. BMPB. JPEGC. GIFD. PNG答案：C9. 在计算机图形学中，以下哪种颜色模型描述了颜色的亮度、色调和饱和度？A. RGBB. CMYKC. HSVD. YUV答案：C10. 在计算机图形学中，以下哪种图形绘制方法适用于绘制曲线？A. 直线绘制算法B. 曲线绘制算法C. 扫描线填充算法D. 矢量图形绘制算法答案：B二、填空题（每题3分，共30分）11. 计算机图形学中的光栅图形系统主要包括________和________两个基本组成部分。

答案：显示器扫描转换器12. 在计算机图形学中，________算法用于消隐处理。