计算机视觉智慧树知到期末考试答案章节答案2024年青岛职业技术学院

计算机视觉智慧树知到期末考试答案+章节答案2024年青岛职业技术学院图像的分辨率越高，所包含的像素就越多，图像就越清晰。（）

答案:对腐蚀操作是将图像形状往外扩张，膨胀是将物体的形状向内腐蚀。（）

答案:错人脸识别就是从数据集中找到表征每类人脸的特征与类别标签的映射关系。（）

答案:对中值滤波和双边滤波都属于非线性滤波。（）

答案:对函数cv2.distanceTransform()计算二值图像内任意点到最近背景点的距离。（）

答案:对一幅图像在经过向下采样后，再对其进行向上采样，是可以恢复为原始状态的。（）

答案:错普通直方图均衡化是对图像的灰度级进行全局的调整，用cv2.equalizeHist()函数来实现（）

答案:对开运算可以从图像中提取表达区域形状的有用图像分量，以下哪些是开运算的作用（）。

答案:在纤细点处分离物体###消除小物体利用分水岭算法对图像分割时，会涉及到的方法包括（）

答案:cv2.threshold()###cv2.distanceTransform()###cv2.connectedComponents()###cv2.cvtColor()下列选项中，适用于检测图像中的直线和圆的函数是（）

答案:HoughCircles###HoughLines()numpy库的divide函数和运算符”/”对两个图像矩阵做除法，运算结果的像素值是整数。（）

答案:对要在图像上绘制一个左上角在(100,100)，宽250像素，高200像素的矩形，下列调用形式正确的是（）。

答案:cv2.rectangle(‘img’,(100,100),(100,300),(255,0,0),3)###cv2.rectangle(‘img’,(350,100),(350,300),(255,0,0),3)###cv2.rectangle(‘img’,(100,100),(350,100),(255,0,0),3)对像素值23（二进制00010111）调用下列函数做运算，结果仍然是23的是（）。

答案:cv2.bitwise_xor(23,0)###cv2.bitwise_or(23,0)###cv2.bitwise_and(23,255)绘制直方图也可以使用matplotlib模块中pyplot的hist()方法来绘制，matplotlib.pyplot.hist(src,bins)，关于参数说明正确的是哪一项：（）

答案:src一般为一维数组###Bins为灰度级分组数量顶帽运算和黑帽运算的原理操作中所用到的基本操作有（）

答案:开运算###闭运算以下哪些函数是OpenCV中形态学的操作（）。

答案:cv2.morphologyEx()###cv2.erode()###cv2.dilate()医学识别、遥测等对速度要求不高而对精度要求较高的地方，通常使用哪种边缘检测算法。（）

答案:Canny以下对于数字图像的描述，正确的是？（）。

答案:计算机用常用8个bit位表示像素值###图像像素值为[0,255]之间的整数，不能为小数###二值图像是指含有黑色或者白色的图像OpenCV中将RGB图像img转换为灰度图的语句是（）。

答案:cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)将图像opencv.png分别沿X轴向左移动50像素，沿Y轴向上移动80像素，变换矩阵M中的tx,ty的值分别是（）。

答案:-50,-80开运算可以从图像中提取表达区域形状的有用图像分量，开运算是使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行（）的运算。

答案:膨胀OpenCV使用（）语言实现。

答案:C/C++

答案:使用函数cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)创建旋转矩阵时，说法错误的是（）。

答案:angle参数表示旋转的角度，-30表示逆时针旋转30度OpenCV读取图像默认通道排序顺序为“红色通道-绿色通道-蓝色通道”。（）

答案:错8位无符号整型类型的灰度图像中，灰度值有256种。（）

答案:对当视频读入完成，不需要使用VideoCapture对象时，无需要释放该对象资源。（）

答案:错对于一幅彩色图像img，通过img.shape获取彩色图像的形状。形状包括图像的（）。

答案:通道数###高度（行数）###宽度（列数）

答案:要在图像上绘制一个中心在(120,120),长轴长240像素，短轴长180像素，长轴方向与Y轴夹角45度，绿色，空心椭圆，下列代码正确的是。（）。

答案:cv2.ellipse(img,(120,120),(120,90),45,0,360,(0,255,0),2)###cv2.ellipse(img,(120,120),(120,90),225,0,360,(0,255,0),2)执行c=addWeighted(a,0.6,b,0.4,25)对两个图像a和b加权求和，图像矩阵a和b相同位置分别有像素点的值78和128，结果矩阵c中对应位置的值为（）

答案:123。图像平滑处理后会导致（）。

答案:图像边缘模糊要绘制一个以椭圆中心为原点的第四象限弧线缺失的椭圆，参数startAngle和endAngle应该分别设置为下列哪组值（）。

答案:90,360关于“掩模”的作用，下列说法正确的是（）。

答案:对图像上某些区域进行屏蔽。###提取图像中感兴趣的区域。###提取图像结构特征。###制作特殊形状的图形。腐蚀操作是最基本的形态学操作之一，下列关于图像腐蚀的说法正确的是（）。

答案:腐蚀运行结果图比原图的高亮区域更小以下能执行图像分割的方法的是（）

答案:cv2.watershed()以下方法能将原图像的灰度尽可能均匀地映射到全部灰度级范围内的是（）。

答案:cv2.equalizeHist()形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。其中，腐蚀通常在去除小颗粒以及消除目标物之间的粘连是非常有效的。（）通常用以填补目标物中存在的某些空洞。

答案:膨胀调用opencv库的rectangle函数在图像上绘制矩形时，需要指定所绘制矩形的左下角坐标和矩形的宽高（）

答案:错顶帽运算是用原始图像减去图像开运算的结果，可以得到图像的噪声。（）

答案:对在OpenCV模块中cv2.calcHist()函数的mask参数用于指定掩模图像。（）

答案:对以下属于边缘检测算法的是（）

答案:Scharr###Laplacian###Sobel###Canny以下方法能使图像的宽和高变大的是（）

答案:cv2.pyrUp()以下方法能够增强图像的局部对比度的是（）。

答案:cv2.createCLAHE()均值滤波的处理方法是（）。

答案:用模板的均值来替代原像素的值使用cv2.flip(img,flipcode)函数实现图片的水平反转，需要设置flipcode参数的值为（）。

答案:0

答案:错调用opencv的polylines函数绘制一个绿色的多边形，参数isClosed应设置为True。（）

答案:对关于拉普拉斯金字塔的描述，正确的是（）

答案:生成拉普拉斯金字塔要用到下采样###生成拉普拉斯金字塔要用到上采样图像的集合变换是指图像在（）方面的变化。

答案:尺寸###方向###大小###形状图像的直方图是一维的离散函数，纵轴表示灰度级，横轴表示该灰度级出现的频数。（）

答案:错以下哪些选项属于绘制直方图的相关函数（）。

答案:matplotlib.pyplot.hist()###Numpy.histogram()###cv2.calcHist()查找掩膜图像的直方图，可以用以下哪个选项来实现（）。

答案:cv2.calcHist()下列哪个调用resizeWindow函数调整窗口大小的形式是正确的（）。

答案:cv2.resizeWindow(‘img’,230,340)###cv2.resizeWindow(‘img’,(230,340))opencv的putText函数不能直接绘制汉字，若需要绘制汉字，则需要单独导入专用的库（）

答案:对OpenCV专门开发了支持机器学习以及深度神经网络的ml模块和dnn模块。（）

答案:对函数cv2.connectedComponents()是将图像中的背景标记为1，前景标记为0。（）

答案:错图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线。（）

答案:对形态学梯度可以突出高亮区域的外围，因为它是区域的膨胀减去区域的收缩。（）

答案:对直方图均衡化是将直方图分布变成近似均匀分布，体现不同灰度级分布的“均衡”。（）

答案:对RGB图像是每个像素有三个采样值的图像。（）

答案:对均值滤波是典型的非线性滤波算法，是指用当前像素点周围领域内像素值的均值来代替当前像素点的像素值。（）

答案:错调用opencv库的resizeWindow调整窗口大小时，可以使用二元组指定窗口大小，也可以使用两个参数分别指定窗口大小。（）

答案:对代码cv2.circle(img,(160,120),100,(255,0,0),-1)可以在图像img上绘制一个圆心在(160,120)半径为100的蓝色实心圆形。（）

答案:对表达式c=a*b实现两个矩阵做乘法，矩阵a和b形状可以不相同，只要满足矩阵乘法的维度要求即可。（）

答案:错下列选项是视频文件的是（）。

答案:avi###mp4###rmvb对滤波结果进行归一化之后，方框滤波等同于均值滤波。（）

答案:对有图像img，和经过阈值化处理后的二值图像mask，两个图像大小相同，下列哪些操作能把mask图像里的前景添加到img上。（）

答案:cv2.add(img,np.zeros(np.shape(img),dtype=np.uint8),mask=mask)###cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)###cv2.bitwise_or(img,img,mask=mask)以下和直方图有关的描述正确的是（）

答案:图像直方图能反应不同灰度级像素点的分布###直方图均衡化有普通直方图均衡化方法和限制对比度直方图均衡化方法###不同的图像可以有相同的直方图###直方图均衡化是为了让像素点在各个灰度级分布更加均衡一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声，又不使图像边缘轮廓和线条变模糊。（）

答案:对拉普拉斯金字塔生成过程中涉及到的函数为（）

答案:cv2.pyrUp()###cv2.pyrDown()开运算是闭运算的一个相反操作，通常是被用来填充前景物体中的小洞，或者抹去前景物体上的小黑点。（）

答案:错下面关于超阈值零处理的说法正确的是（）。

答案:maxval的值为255###函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type参数设置为cv2.THRESH_TOZERO_INV###如果thresh为127，则超阈值零处理后图像中像素值170将修改为0###其含义是将图像像素值大于阈值的像素值设置为0，将小于等于的像素值不改变，保持原来的值。限制对比度自适应直方图均衡化，更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节（）

答案:对numpy库的dot函数和opencv库的multiply函数对两个矩阵做乘法的结果相同。（）

答案:错OpenCV中的机器学习模块包括的算法有（）。

答案:K均值聚类###线性回归###逻辑回归###朴素贝叶斯下列关于图像属性以及分辨率的描述，正确的是（）。

答案:图像分辨率越大，图像越清晰###img.shape表示图像的高度、宽度和通道数###图像的分辨率=图像高h*图像宽w关于高斯金字塔的描述，正确的是（）

答案:下采样一次，图像宽和高变为原来的二分之一###高斯金字塔有上采样和下采样使用VideoCapture类读一段视频中的帧需要经过哪些步骤？（）

答案:创建VideoCapture类的对象###释放VideoCapture类对象###读入帧图像的形态学操作中基本运算有（）

答案:膨胀###开运算###闭运算###腐蚀以下关于获取物体边界的说法正确的是（）

答案:通过原始图像与腐蚀后图像作差能够获取边界###通过膨胀后图像与原始图像作差能获取边界###通过形态学梯度操作能获取边界普通高斯滤波与双边滤波的区别在于（）

答案:双边滤波具有保边特性###普通的高斯滤波会将图像的边缘模糊掉下面关于二值化阈值处理说法正确的是（）。

答案:其含义是将图像的像素值大于阈值的像素值设置为255，将小于等于阈值的像素值设置为0。###阈值一般设置为127###二值化阈值处理后的图像为灰度图###函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type参数设置为cv2.THRESH_BINARY以下属于目标检测应用场景的是（）。

答案:植物病虫害检测###火焰检测###工业产品缺陷检测###道路交通行人检测在图像变换过程中使用齐次坐标的作用是（）。

答案:可以将各种变换用阶数统一的矩阵来表示计算机中图像的表现形式有（）。

答案:彩色图###二值图###灰度图对于色彩不均衡的图像，使用（）方法可以较为方便地选择出图像分割的最佳阈值。

答案:截断阈值处理OpenCV加载TensorFlow()框架训练好的模型时，使用的方法是（）

答案:cv2.dnn.readNetFromTensorflow()膨胀操作是最基本的形态学操作之一，如果图像内两个对象的距离非常近，膨胀以后，两个对象可能（）？

答案:连接在一起OpenCV加载Caffe框架训练好的模型时，使用的方法是（）

答案:cv2.dnn.readNetFromCaffe()以下关于人脸识别的描述，正确的是（）

答案:EigenFaces将高维的变为低维数据（降维）后，再进行数据分析和处理，获取识别结果。###在LBPH评分中，一般认为小于50的值是可以接受的，如果该值大于80则认为差别较大###Fisherfaces采用线性判别分析(LDA)方法实现人脸识别。###Fisherfaces人脸识别评分通常在0-20000之间，低于5000则认为识别结果相当可靠。顶帽运算是图像开运算再做处理后的结果，可以得到（）。

答案:图像的噪声为什么会产生噪声污染（）。

答案:传输介质和记录设备的不完善OpenCV中读取图像、显示图像、保存图像的函数依次是（）。

答案:imread()、imshow()、imwrite()在HSV色彩空间中，代表色调的通道是（）

答案:H调用opencv的函数putText在图像上绘制文本，指定的坐标是文本（）的坐标。

答案:左下角要在图像img上绘制一个线条粗细为3的蓝色空心半圆，圆心在(100,100),半径长80，绘制的是圆心左边的半部分，下列代码正确的是。（）

答案:cv2.ellipse(img,(100,100),(80,80),0,90,270,(255,0,0),3)下列选项中，可返回轮廓面积的函数是（）

答案:contourArea()要绘制一条红色直线，使用的color参数的值正确的是（）。

答案:(0,0,255)opencv中显示图像，若想显示窗口适应图片大小，可以在namedWindow函数中使用下列哪个值作为flags参数的实参。（）

答案:WINDOW_AUTOSIZE以下属于限制对比度自适应直方图均衡化方法的是（）。

答案:cv2.createCLAHE()以下哪个选项能够查找直方图（）。

答案:cv2.calcHist()关于数字图像的直方图描述正确的是（）。

答案:数字图像直方图可以为柱形图

答案:Yolox算法训练命令中，-b表示批次大小。（）

答案:对在使用labelimg进行数据标注时，需要在终端输入labelimg命令打开标注工具。（）

答案:对Yolox算法只能使用GPU进行训练，不能使用CPU进行训练、（）

答案:错Yolox算法的改进点包括：Decoupledhead、simOTA等。（）

答案:对佩戴头盔识别系统开发包括：数据标注、环境搭建、模型训练、模型测试等环节。（）

答案:对OpenCV的dnn模块支持加载PyTorch框架训练好的模型进行推理，不支持加载TensorFlow框架训练好的模型（）

答案:错以下属于OpenCV机器学习技术模型的是（）

答案:决策树OpenCV有三种人脸识别方法，分别为LBPH、EigenFishfaces、Fisherfaces人脸识别（）

答案:对人脸识别和人脸检测在原理上完全一样（）

答案:错OpenCV可以实现以下哪些（）

答案:猫脸检测###人脸识别###车牌检测###目标检测OpenCV的dnn模块支持加载多种框架训练好的模型进行推理，这些框架包括（）

答案:PyTorch###TensorFlow###Darknet###CaffeOpenCV的dnn模块的优点主要包括（）

答案:dnn支持目标分类和目标检测###dnn模块只实现模型推理的功能###只需要加载模型的配置文件和模型参数就能够实现推理。以下哪个选项可以检测图片中的车牌（）

答案:haarcascade_russian_plate_number.xml检测视频中的人脸，涉及到的方法包括（）

答案:cv2.CascadeClassifier()###cv2.rectangle()###cv2.VideoCapture()###face.detectMultiScale()以下属于猫脸检测器的是（）

答案:haarcascade_frontalcatface.xml有一段视频文件car.mp4，video=cv2.VideoCapture(“car.mp4”)，以下代码可以计算视频文件前10秒含有帧数的代码是（）。

答案:frame_num=10*video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)如果要读取视频car.mp4的第一帧，下面代码正确的是（）。

答案:cap=cv2.VideoCapture(“car.mp4”);ret,frame=cap.read()下列选项不是视频文件的是（）。

答案:jpg使用VideoWriter类保存一段视频需要经过哪些步骤？（）

答案:释放VideoWriter类对象###写入读取到的帧###创建VideoWriter类的对象关于视频的相关描述，说法错误的是哪一项（）。

答案:cv2.VideoCapture(1)表示获取本地摄像头数据OpenCV库中提供了读取视频的类VideoCapture，可以读取视频的各种参数，如果要读取视频的帧率，应该使用（）代码。

答案:cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)下列视频文件属性参数中，哪一项是帧数。（）

答案:cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT当视频写入完成，不需要使用VideoWriter对象时，无需要释放该对象资源。（）

答案:错对于64位的Windows10笔记本，通过capture=cv2.VideoCapture(0)可以打开笔记本内置摄像头。（）

答案:对在不需要摄像头对象capture时，需要通过下列哪个方法及时关闭摄像头。（）

答案:capture.release()关于分水岭算法的描述正确的是（）

答案:会涉及到膨胀操作###需要将图像转变为单通道灰度图###会涉及到形态学操作函数###会涉及到距离转换函数能实现高斯金字塔向上采样的函数是（）

答案:cv2.PyrUp()高斯金字塔上采样是下采样的逆过程（）

答案:错获得拉普拉斯金字塔图像，涉及到的方法有（）

答案:高斯金字塔下采样###高斯金字塔上采样分水岭算法分割函数是（）

答案:cv2.watershed()高斯金字塔向下采样图像没有信息损失（）

答案:错关于图像金字塔的描述正确的是（）

答案:向下采样时每次采样图像的高度和宽度都减小为原来的二分之一关于图像金字塔上采样和下采样的描述，正确的是（）

答案:下采样有图像像素有信息损失下列属于高斯金字塔上采样的是（）

答案:cv2.pyrUp()图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔（）

答案:对关于直方图性质，下列说法正确的是（）

答案:不同的图像可以有相同的直方图###直方图不包含像素在图像中的位置信息普通直方图均衡化的实现函数是（）

答案:cv2.equalizeHist()直方图灰度级的范围可以为（）

答案:0~255普通直方图均衡化是对图像的灰度级进行全局的调整（）

答案:对直方图均衡化的实现方法包括（）

答案:cv2.createCLAHE()###cv2.equalizeHist()Numpy模块中计算直方图的函数是（）

答案:histogram()以下哪种技术能够增强图像的全局或局部对比度？（）

答案:直方图均衡化在计算灰度直方图时，我们可以使用的函数是（）

答案:cv2.calcHist()限制对比度自适应直方图均衡化，更适合于改进图像的局部对比度（）

答案:对直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法（）

答案:对图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到（）较高层次的图像应用中去。

答案:图像增强###图像识别###图像分割###图像压缩查找到图像的轮廓后，可以采用多种方式判断轮廓的特性，便于选择合适的部分。如果cnt是一个矩形轮廓，想要计算其周长，以下代码正确的是（）。

答案:cv2.arcLength(cnt,True)查找到轮廓后，还可以获取轮廓的不同特征，例如（）等，还可以通过不同的形状拟合轮廓。

答案:周长###边界框###重心###面积函数cv2.boundingRect与cv2.minAreaRect的区别在于（）。

答案:boundingRec不考虑旋转梯度的方向是函数f(x,y)变化最（）的方向。

答案:快OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，contours是一个向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个（）。

答案:轮廓以下哪些属于常用的边缘检测方法（）。

答案:cv2.Sobel()###cv2.Canny()###cv2.Laplacian()边缘检测是将边缘像素标识出来的一种图像分割技术。（）

答案:对关于图像轮廓的查找和绘制，描述正确的是哪一项（）。

答案:cv2.findContours()函数用于从二值图像中查找图像轮廓当图像中存在边缘时，一定有（）的梯度值。

答案:大图像的膨胀和腐蚀操作所涉及到的核心运算是（）

答案:卷积运算与腐蚀操作完全相反的操作是（）

答案:膨胀图像的形态学操作中，将图像闭运算操作减去原始图像的结果，得到图像内部的小孔或是前景中的小黑点，这类操作是（）。

答案:黑帽运算能够获取图像目标边界信息的操作是（）

答案:形态学梯度以下哪个案例不能用形态学解决（）。

答案:检测图像中的直线图像形态学结构元素的形状为（）。

答案:可以是任何形状膨胀操作是最基本的形态学操作之一，下列关于图像膨胀的说法正确的是（）。

答案:膨胀类似于“领域扩张”，对图像中高亮部分进行扩张Opency中的cv2.dilate函数是(

)操作

答案:膨胀下面关于反二值化阈值处理说法正确的是（）。

答案:阈值一般设置为127###函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type参数设置为cv2.THRESH_BINARY_INV###二值化阈值处理后的图像为灰度图###其含义是将图像的像素值大于阈值的像素值设置为0，将小于等于阈值的像素值设置为255。下面关于截断阈值处理的说法正确的是（）。

答案:其含义是将图像像素值大于阈值的像素值设置为255，将小于等于阈值的像素值不改变，保持原来的值。###函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type参数设置为cv2.HRESH_TRUNC###处理后的图像的像数值有多个值函数cv2.boundingRect与cv2.minAreaRect的区别在于（）.

答案:boundingRec不考虑旋转局部二值化方法中，每个区域的阈值相同。（）

答案:错cv2.threshold函数返回两个值，它们是（）。

答案:阈值，处理后的图像在函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)中，参数thresh表示的含义是（）。

答案:阈值下面关于低阈值零处理的说法正确的是（）。

答案:maxval的值为255###函数cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type参数设置为cv2.THRESH_TOZERO###其含义是将图像像素值小于等于阈值的像素值设置为0，将大于阈值的像素值不改变，保持原来的值。下面关于图像阈值处理说法正确的是（）。

答案:阈值处理直观、实现简单且计算速度快###图像阈值处理适合物体与背景有较强对比的图像###在计算机视觉中，阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程###图像阈值处理是进行图像分割的主要方法之一任何包含前景和背景的图像都可以使用大津法获得最佳阈值。（）

答案:错关于双边滤波的描述错误的是（）

答案:双边滤波和高斯滤波的效果一样以下哪个方法可以实现均值滤波（）

答案:cv2.blur()以下滤波技术中属于非线性滤波的是（）

答案:中值滤波有关滤波以及高斯滤波的描述错误的是（）

答案:滤波的效果和卷积核的大小无关当方框滤波函数中的可选参数normalize为（）时，方框滤波就是均值滤波，a就等于（）

答案:True,1/9图像平滑的目的是（）

答案:使图像亮度平缓改变，改善图像质量滤波属于图像平滑技术，以下哪个方法可以实现方框滤波（）

答案:cv2.boxFilter()以下哪个方法可以使用自定义的卷积核来执行滤波操作（）

答案:2D卷积有关中值滤波的描述错误的是（）

答案:用其周围N×N个点像素值的平均值来替代当前点的像素值噪声的概率密度函数服从高斯分布的这类噪声称之为（）

答案:高斯噪声在OpenCV中，以下哪个函数用于进行透视变换？（）

答案:cv2.warpPerspective()在OpenCV中，以下哪个函数用于将图像进行缩放？（）

答案:cv2.resize()在OpenCV中，以下哪个函数用于将图像转换为灰度图像？（）

答案:cv2.cvtColor()在OpenCV中，以下哪个函数用于显示图像？（）

答案:cv2.imshow()空间变换是图像预处理的重要步骤之一，任何一个放射变换可以分解为（）。

答案:尺度、伸缩、扭曲、旋转、平移的组合在OpenCV中，以下哪个函数用于绘制矩形？（）

答案:cv2.rectangle()在OpenCV中，以下哪个函数用于加载图像？（）

答案:cv2.imread()在OpenCV中，以下哪个函数用于查找图像中的轮廓？（）

答案:cv2.findContours()在OpenCV中，以下哪个函数用于将图像进行旋转？（）

答案:cv2.rotate()在OpenCV中，以下哪个函数用于将图像进行转置？（）

答案:cv2.transpose()numpy库的divide函数和运算符”/”对两个图像矩阵做除法，运算结果的最终像素值是浮点数。（）

答案:错

答案:对一个二值图像使用bitwise_not函数做非运算，可以交换图像的前景和背景（）

答案:对opencv库的multiply函数对两个矩阵做乘法，与运算符“@”做乘法结果相同。（）

答案:错执行c=addWeighted(a,0.4,b,0.6,20)对两个图像a和b加权求和，图像矩阵a和b相同位置分别有像素点的值70和120，结果矩阵c中对应位置的值为（）

答案:120。表达式c=a*b实现两个矩阵的点乘，即矩阵a和b形状对应位置的元素做乘法，a和b的形状要相同。（）

答案:对

答案:

答案:两个像素值23（二进制00010111）和131（二进制10000011）做按位“异或”运算，结果是（）。

答案:148

答案:代码cv.circle(img,(160,120),80,(0,0,255),-1)可以在图像img上绘制一个红色实习圆形。（）

答案:对opencv中显示图像，如果想实现无论图片多大，都