2025年計算機視覺技術職稱考試試題及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.以下哪個不是計算機視覺的基本任務？

A.目標檢測

B.圖像分割

C.語音識別

D.3D重建

答案：C

2.以下哪種算法不屬于深度學習在計算機視覺中的應用？

A.卷積神經網絡（CNN）

B.生成對抗網絡（GAN）

C.隱馬爾可夫模型（HMM）

D.支持向量機（SVM）

答案：C

3.以下哪個不是計算機視覺中常用的特征描述符？

A.SIFT

B.HOG

C.HAH

D.ORB

答案：C

4.以下哪個不是計算機視覺中常用的圖像預處理方法？

A.歸一化

B.平移

C.縮放

D.旋轉

答案：B

5.以下哪個不是計算機視覺中常用的目標檢測算法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

答案：C

6.以下哪個不是計算機視覺中常用的圖像分類算法？

A.VGG

B.ResNet

C.AlexNet

D.SVM

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.計算機視覺中，將圖像從像素空間映射到特征空間的操作稱為__________。

答案：特征提取

2.在計算機視覺中，將圖像從特征空間映射到類別空間的操作稱為__________。

答案：分類

3.計算機視覺中，用于檢測圖像中目標的算法稱為__________。

答案：目標檢測

4.計算機視覺中，用于分割圖像中不同區域的算法稱為__________。

答案：圖像分割

5.計算機視覺中，用于估計圖像中物體三維形狀的算法稱為__________。

答案：3D重建

6.計算機視覺中，用于檢測圖像中關鍵點的算法稱為__________。

答案：特征點檢測

三、簡答題（每題6分，共36分）

1.簡述計算機視覺的基本任務。

答案：計算機視覺的基本任務包括：圖像預處理、特征提取、目標檢測、圖像分割、3D重建、圖像分類等。

2.簡述深度學習在計算機視覺中的應用。

答案：深度學習在計算機視覺中的應用主要包括：卷積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）、循環神經網絡（RNN）等。

3.簡述計算機視覺中常用的特征描述符。

答案：計算機視覺中常用的特征描述符包括：SIFT、HOG、HAH、ORB等。

4.簡述計算機視覺中常用的圖像預處理方法。

答案：計算機視覺中常用的圖像預處理方法包括：歸一化、平移、縮放、旋轉等。

5.簡述計算機視覺中常用的目標檢測算法。

答案：計算機視覺中常用的目標檢測算法包括：R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD等。

6.簡述計算機視覺中常用的圖像分類算法。

答案：計算機視覺中常用的圖像分類算法包括：VGG、ResNet、AlexNet、SVM等。

四、論述題（每題12分，共24分）

1.論述卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺中的應用。

答案：卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺中的應用非常廣泛，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割等。CNN通過學習圖像的局部特征，能夠自動提取圖像中的關鍵信息，從而實現圖像的自動識別和分類。

2.論述生成對抗網絡（GAN）在計算機視覺中的應用。

答案：生成對抗網絡（GAN）在計算機視覺中的應用主要包括：圖像生成、圖像修復、圖像風格遷移等。GAN通過訓練生成器和判別器，使生成器能夠生成逼真的圖像，從而實現各種圖像處理任務。

五、案例分析題（每題12分，共24分）

1.案例一：某公司希望開發一款智能監控系統，要求能夠自動識別并跟蹤圖像中的行人。請根據計算機視覺技術，分析并設計一個可行的方案。

答案：方案如下：

（1）采用攝像頭采集圖像數據；

（2）對圖像進行預處理，包括灰度化、去噪等；

（3）使用目標檢測算法（如R-CNN、FastR-CNN等）檢測圖像中的行人；

（4）對檢測到的行人進行跟蹤，可以使用跟蹤算法（如SORT、MOT等）；

（5）將檢測結果實時顯示在監控屏幕上。

2.案例二：某電商平臺希望開發一款智能推薦系統，根據用戶的歷史購買記錄，為用戶推薦相關商品。請根據計算機視覺技術，分析并設計一個可行的方案。

答案：方案如下：

（1）收集用戶的歷史購買數據，包括商品圖片、購買時間等；

（2）對商品圖片進行預處理，包括去噪、增強等；

（3）使用圖像分類算法（如VGG、ResNet等）對商品圖片進行分類；

（4）根據用戶的歷史購買記錄，計算用戶對各類商品的偏好度；

（5）根據用戶偏好度，為用戶推薦相關商品。

六、實驗題（每題12分，共24分）

1.實驗一：使用OpenCV庫實現圖像預處理，包括灰度化、去噪、邊緣檢測等。

答案：代碼如下：

```python

importcv2

#讀取圖像

image=cv2.imread('image.jpg')

#灰度化

gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#去噪

denoise=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)

#邊緣檢測

edge=cv2.Canny(denoise,50,150)

#顯示結果

cv2.imshow('Original',image)

cv2.imshow('Gray',gray)

cv2.imshow('Denoise',denoise)

cv2.imshow('Edge',edge)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.實驗二：使用TensorFlow庫實現圖像分類，使用VGG模型對圖像進行分類。

答案：代碼如下：

```python

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.applicationsimportVGG16

fromtensorflow.keras.preprocessingimportimage

fromtensorflow.keras.applications.vgg16importpreprocess_input

#加載VGG16模型

model=VGG16(weights='imagenet')

#讀取圖像

img=image.load_img('image.jpg',target_size=(224,224))

#預處理圖像

x=image.img_to_array(img)

x=np.expand_dims(x,axis=0)

x=preprocess_input(x)

#預測圖像

predictions=model.predict(x)

#獲取預測結果

print('Predictedclass:',decode_predictions(predictions,top=1)[0][0][1])

```

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.C

解析：語音識別屬于語音處理領域，而非計算機視覺。

2.C

解析：隱馬爾可夫模型（HMM）主要用于時間序列數據的建模，如語音識別、生物信息學等，不屬于深度學習在計算機視覺中的應用。

3.C

解析：HAH（HistogramofAcceleratedHashes）是一種特征描述符，而SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）也是常用的特征描述符。

4.B

解析：圖像平移、縮放、旋轉都是圖像變換，不屬于預處理方法。歸一化是為了將圖像的像素值縮放到相同的范圍內，便于后續處理。

5.C

解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種單階段目標檢測算法，而R-CNN、FastR-CNN、SSD都是兩階段目標檢測算法。

6.D

解析：SVM（支持向量機）是一種機器學習算法，用于分類和回歸，不屬于圖像分類算法。VGG、ResNet、AlexNet都是常用的圖像分類算法。

二、填空題

1.特征提取

解析：特征提取是將圖像從像素空間映射到特征空間的過程，有助于提取圖像中的關鍵信息。

2.分類

解析：分類是將特征空間映射到類別空間的過程，用于對圖像進行分類。

3.目標檢測

解析：目標檢測是識別圖像中的物體并定位其位置的任務。

4.圖像分割

解析：圖像分割是將圖像分割成多個區域的過程，以便更好地理解圖像內容。

5.3D重建

解析：3D重建是從二維圖像中恢復出物體的三維形狀。

6.特征點檢測

解析：特征點檢測是在圖像中找到具有獨特性質的點，用于后續的特征匹配和圖像處理。

三、簡答題

1.計算機視覺的基本任務包括：圖像預處理、特征提取、目標檢測、圖像分割、3D重建、圖像分類等。

2.深度學習在計算機視覺中的應用主要包括：卷積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）、循環神經網絡（RNN）等。

3.計算機視覺中常用的特征描述符包括：SIFT、HOG、HAH、ORB等。

4.計算機視覺中常用的圖像預處理方法包括：歸一化、去噪、增強、邊緣檢測等。

5.計算機視覺中常用的目標檢測算法包括：R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD等。

6.計算機視覺中常用的圖像分類算法包括：VGG、ResNet、AlexNet、SVM等。

四、論述題

1.卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺中的應用非常廣泛，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割等。CNN通過學習圖像的局部特征，能夠自動提取圖像中的關鍵信息，從而實現圖像的自動識別和分類。

2.生成對抗網絡（GAN）在計算機視覺中的應用主要包括：圖像生成、圖像修復、圖像風格遷移等。GAN通過訓練生成器和判別器，使生成器能夠生成逼真的圖像，從而實現各種圖像處理任務。

五、案例分析題

1.案例一：方案如下：

（1）采用攝像頭采集圖像數據；

（2）對圖像進行預處理，包括灰度化、去噪等；

（3）使用目標檢測算法（如R-CNN、FastR-CNN等）檢測圖像中的行人；

（4）對檢測到的行人進行跟蹤，可以使用跟蹤算法（如SORT、MOT等）；

（5）將檢測結果實時顯示在監控屏幕上。

2.案例二：方案如下：

（1）收集用戶的歷史購買數據，包括商品圖片、購買時間等；

（2）對商品圖片進行預處理，包括去噪、增強等；

（3）使用圖像分類算法（如VGG、ResNet等）對商品圖片進行分類；

（4）根據用戶的歷史購買記錄，計算用戶對各類商品的偏好度；

（5）根據用戶偏好度，為用戶推薦相關商品。

六、實驗題

1.實驗一：代碼如下：

```python

importcv2

#讀取圖像

image=cv2.imread('image.jpg')

#灰度化

gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#去噪

denoise=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)

#邊緣檢測

edge=cv2.Canny(denoise,50,150)

#顯示結果

cv2.imshow('Original',image)

cv2.imshow('Gray',gray)

cv2.imshow('Denoise',denoise)

cv2.imshow('Edge',edge)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.實驗二：代碼如下：

```python

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.applicationsimportVGG16

fromtensorflow.keras.preprocessingimportimage

fromtensorflow.keras.applications.vgg16importpreprocess_input

#加載VGG16模型

model=VGG16(weights='imagenet')

#讀取圖像

img=im