計算機視覺應用基礎試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺是研究以下哪個領域的？

A.計算機圖形學

B.計算機科學

C.人工智能

D.信息科學

2.以下哪個不是計算機視覺的基本任務？

A.圖像識別

B.圖像分割

C.圖像壓縮

D.圖像增強

3.在圖像處理中，什么是像素？

A.表示圖像中單個顏色的最小單位

B.表示圖像中單個點的亮度值

C.表示圖像中單個點的顏色值

D.以上都是

4.什么是邊緣檢測？

A.找出圖像中亮度變化最劇烈的點

B.找出圖像中顏色變化最劇烈的點

C.找出圖像中物體輪廓

D.以上都是

5.以下哪個不是常用的邊緣檢測算法？

A.Sobel算法

B.Prewitt算法

C.Canny算法

D.K-means算法

6.以下哪個不是圖像分割的方法？

A.區域分割

B.邊緣分割

C.點分割

D.基于閾值的分割

7.什么是特征提取？

A.從圖像中提取出具有代表性的特征

B.對圖像進行顏色校正

C.對圖像進行亮度調整

D.對圖像進行旋轉

8.以下哪個不是特征提取的方法？

A.HOG（HistogramofOrientedGradients）

B.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）

C.Hough變換

D.歸一化

9.什么是機器學習？

A.利用算法從數據中學習規律

B.對圖像進行邊緣檢測

C.對圖像進行顏色校正

D.對圖像進行亮度調整

10.以下哪個不是機器學習的方法？

A.支持向量機（SVM）

B.決策樹

C.K-means聚類

D.歸一化

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.計算機視覺系統通常包括哪些組成部分？

A.攝像頭

B.圖像采集卡

C.圖像處理軟件

D.顯示設備

E.硬件加速器

2.以下哪些是圖像預處理的基本步驟？

A.圖像去噪

B.圖像增強

C.圖像壓縮

D.圖像分割

E.圖像配準

3.什么是特征描述符？以下哪些是特征描述符的例子？

A.HOG

B.SIFT

C.SURF

D.歸一化

E.歸一化直方圖

4.以下哪些是圖像匹配的方法？

A.基于特征的匹配

B.基于模板的匹配

C.基于區域的匹配

D.基于內容的匹配

E.基于結構的匹配

5.什么是機器學習的監督學習？

A.使用已標記的訓練數據

B.使用未標記的訓練數據

C.使用部分標記的訓練數據

D.使用完全標記的訓練數據

E.不需要訓練數據

6.以下哪些是機器學習的無監督學習方法？

A.K-means聚類

B.主成分分析（PCA）

C.聚類層次法

D.人工神經網絡

E.決策樹

7.什么是深度學習？以下哪些是深度學習的應用領域？

A.圖像識別

B.自然語言處理

C.計算機視覺

D.數據挖掘

E.量子計算

8.以下哪些是計算機視覺中的3D重建技術？

A.結構光掃描

B.立體視覺

C.光流法

D.深度學習

E.全景攝影

9.什么是目標跟蹤？以下哪些是目標跟蹤的方法？

A.基于特征的跟蹤

B.基于模型的跟蹤

C.基于運動的跟蹤

D.基于外觀的跟蹤

E.基于數據的跟蹤

10.以下哪些是計算機視覺在工業自動化中的應用？

A.產品檢測

B.質量控制

C.機器人導航

D.圖像監控

E.供應鏈管理

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺技術可以完全替代人類視覺系統。（×）

2.所有圖像分割方法都是基于閾值的。（×）

3.HOG（HistogramofOrientedGradients）是一種用于圖像分割的技術。（×）

4.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）在圖像識別中不常用。（×）

5.光流法可以用于圖像去噪。（√）

6.決策樹是一種無監督學習方法。（×）

7.深度學習在計算機視覺中的應用主要是圖像分類。（√）

8.結構光掃描是一種用于3D重建的技術。（√）

9.目標跟蹤是計算機視覺中的一項基本任務。（√）

10.計算機視覺技術可以完全取代傳統的人工檢測方法。（×）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述計算機視覺的基本流程。

2.解釋什么是邊緣檢測，并列舉兩種常用的邊緣檢測算法。

3.說明特征提取在計算機視覺中的作用，并舉例說明兩種常用的特征描述符。

4.簡要介紹機器學習在計算機視覺中的應用，并說明監督學習和無監督學習的區別。

5.解釋什么是3D重建，并列舉兩種常見的3D重建技術。

6.討論計算機視覺在工業自動化領域的應用前景及其帶來的影響。

試卷答案如下

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.B

解析思路：計算機視覺屬于計算機科學領域，主要研究如何讓計算機模擬人類的視覺功能。

2.C

解析思路：圖像壓縮、分割和增強都是圖像處理的技術，而圖像識別是計算機視覺的基本任務。

3.D

解析思路：像素是圖像的基本組成單元，每個像素包含顏色值和亮度值。

4.A

解析思路：邊緣檢測是尋找圖像中亮度變化最劇烈的點，這些點通常對應物體的輪廓。

5.D

解析思路：K-means算法是一種聚類算法，用于將數據點分組，而不是邊緣檢測。

6.C

解析思路：點分割不是一種圖像分割方法，其他選項都是。

7.A

解析思路：特征提取是從圖像中提取出具有代表性的特征，用于后續處理。

8.D

解析思路：歸一化是一種數據預處理方法，不是特征提取方法。

9.A

解析思路：機器學習是利用算法從數據中學習規律，而不是直接處理圖像。

10.E

解析思路：歸一化是一種數據預處理方法，不是機器學習方法。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.ABCDE

解析思路：計算機視覺系統通常包括攝像頭、圖像采集卡、圖像處理軟件、顯示設備和硬件加速器等組成部分。

2.ABC

解析思路：圖像預處理包括去噪、增強和配準等步驟，壓縮和分割屬于后續處理。

3.ABC

解析思路：HOG、SIFT和SURF都是特征描述符，用于描述圖像中的特征點。

4.ABCDE

解析思路：圖像匹配方法包括基于特征、模板、區域、內容和結構的匹配。

5.ACD

解析思路：監督學習需要已標記的訓練數據，無監督學習不需要。

6.ABC

解析思路：K-means聚類、PCA和聚類層次法是無監督學習方法，人工神經網絡和決策樹是監督學習方法。

7.ABCD

解析思路：深度學習在圖像識別、自然語言處理、計算機視覺和數據挖掘等領域有廣泛應用。

8.AB

解析思路：結構光掃描和立體視覺是3D重建技術，光流法和全景攝影不是。

9.ABCD

解析思路：目標跟蹤方法包括基于特征、模型、運動和外觀的跟蹤。

10.ABCDE

解析思路：計算機視覺在工業自動化中的應用包括產品檢測、質量控制、機器人導航、圖像監控和供應鏈管理。

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

解析思路：計算機視覺技術可以輔助人類視覺系統，但不能完全替代。

2.×

解析思路：不是所有圖像分割方法都是基于閾值的，還有基于區域、邊緣等方法。

3.×

解析思路：HOG是一種特征描述符，用于描述圖像中的梯度方向直方圖。

4.×

解析思路：SIFT是一種常用的特征描述符，用于圖像識別和匹配。

5.√

解析思路：光流法可以用于估計圖像序列中像素的運動，從而去除噪聲。

6.×

解析思路：決策樹是一種監督學習方法，用于分類和回歸。