机器视觉基础智慧树知到期末考试答案章节答案2024年青岛滨海学院

机器视觉基础智慧树知到期末考试答案+章节答案2024年青岛滨海学院图像颜色映射的实质是色彩通道的变换计算。（）

答案:对工业镜头的工作距离是从工业镜头前部到受检验物体的距离。（）

答案:对镜头可以实现光束变换，在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。（）

答案:对双边滤波属于非线性滤波的一种图像变换的方法（）

答案:错经过中值处理后，斑点噪声和椒盐噪声可以得到有效的抑制。（）

答案:对PIL是Python传统的图像处理库，能够完美兼容Python3。（）

答案:错在搜集人工神经网络的图片样本时，图片应包括不同的拍摄角度、光线、距离，不同的背景、自身颜色，全身的、半身的、头像的，不同年龄段的等等。（）

答案:对激活函数Relu是一个线性整流函数，它的作用就是将大于0的数保持不变，小于0的数置为0。（）

答案:对采用高斯滤波处理，每个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。（）

答案:对彩色图像的颜色反转需要进行灰度化处理。（）

答案:错对于同样尺寸的张量和卷积核，通过三种卷积类型运算，same卷积得到的结果尺寸最大.。（）

答案:错张量的连接并没有改变张量的维数。（）

答案:对图片移位是将一幅图像中所有的点按照指定的平移量在水平、垂直方向移动。（）

答案:对数字图像中BMP文件占用磁盘空间很小。（）

答案:错浮雕特效的算法原理是：新的像素值等于相邻两个点的像素值之差，加上一个固定值。（）

答案:对full一维离散卷积计算过程是：K在I的内部沿着I的方向移动，不能延伸到I之外，每移动到一个固定位置，对应位置的值相乘，然后求其和。（）

答案:错均匀性和对比度是我们评判一幅图像质量好坏的基本准则。（）

答案:对函数random.random()*8可以产生的是0-8之间的随机数。（）

答案:对背光源采用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征。（）

答案:对根据浮雕特效的算法公式newP=gray0-gray1+150，新的像素值newP可能会超过255。（）

答案:对在函数cv2.Canny(imgG,50,50)中，对参数imgG说法正确的是（）

答案:需要处理的图像###单通道灰度图像直方图均衡化的基本原理是（）

答案:对画面起主要作用的灰度值进行展宽###对画面不起主要作用的灰度值进行归并能够进行一维离散卷积运算函数有（）。

答案:tf.nn.conv1d()###np.convolve()能消除图像中的噪声成分的操作叫做（）。

答案:图像的平滑处理###图像的滤波处理cv2.inpaint()函数中输入的源图是（）。

答案:8位单通道图像###三通道图像错误处理机制由（）组成。

答案:try###finally###except下列选项中属于图像滤波的目的的是（）。

答案:提取图像识别的特征模式###消除混入的噪声池化操作有两种类型，分别是（）

答案:Valid池化###Same池化在人工神经网络中，将准备的样本数据，按用途分为（）。

答案:测试样本###训练样本常用光源有（）。

答案:同轴光源###背光源###环形光源###条形光源cv2.Canny()函数主要用来实现（）。

答案:图像的边缘检测tf.nn.in_top_k函数可以实现（）。

答案:判断预测的结果和实际结果的是否相等3行3列的二维张量x和2行2列的二维张量K进行Valid卷积运算，得到的结果尺寸为（）。

答案:2*2OpenCV读取彩色图像信息的顺序是（）。

答案:BGRtf.constant([-1,1,1,1],tf.float32)是（）维张量。

答案:一下列选项中，不属于直方图的应用的是（）。

答案:直方图可以用于椒盐噪声的处理张量的位置索引是从（）开始的。

答案:0当t='True'时，r=tf.cast(t,tf.float32)的作用是（）。

答案:bool类型转换为数值类型人工神经网络的最后一层-softmax层是用来（）。

答案:进行分类识别cv2.bilateralFilter(str,d,sigmaColor,sigmaSpace)中，参数d指的是（）。

答案:直径范围tf.read_file函数的功能是（）

答案:读取图像文件用来从扫描的图片中清除灰尘和划痕，或者清除静态图像或视频中不需要的物体的图像处理方法是（）。

答案:图像修补若二维离散卷积的积核K的高为2，宽为3，则其锚点的位置在（）。

答案:(0,1)可以产生正态分布随机数的函数是（）。

答案:random_normOpenCV中，下列函数能够实现颜色空间转换的是（）。

答案:cv2.cvtColor()下列技术中最早出现的是（）。

答案:人工智能利用OpenCV进行亮度值的动态调整，可以采用的方法是g(i,j)=a*f(i,j)+b，其中被用来控制亮度的是（）。

答案:b一般来说，在人工神经网络中，测试集占总样本的，训练集占。（）

答案:30%,70%在中值滤波中，取3×3的函数窗，计算以点[i，j]为中心的函数窗像素中值，最终取排序后的第（）个值作为新的像素值。

答案:5当t1为三行一列的张量时,经过tf.slice(t1,[1],[2])后可以访问获取t1的（）。

答案:第二行和第三行的值数据量较大时，可以用多个TFRecord文件存储数据，提高处理效率。（）

答案:对搭建人工神经网络模型时，为什么采用tf.variable_scope来定义层的名称？（）

答案:共享变量，当出现相同名字时会报错，防止出现名称重复池化操作取输入张量的每一个位置的矩形邻域内值的最小值或平均值作为该位置的输出值。（）

答案:错在一维离散卷积时要确定锚点位置，若卷积核长度为L，L为奇数，则锚点位置为（）。

答案:(L-1)/2一个2行3列的二维张量和一个2行2列的二维张量通过tf.concat实现张量的连接后，转换后的张量为（）。

答案:2行5列的二维张量YUV均衡化和彩色图均衡化都需要进行图片的分解和合成。（）

答案:对可以实现图片修补和展示的函数是（）。

答案:Cv2.inpaint()和Cv2.imshow()通过语句paint[i,200]=255可绘制一条（）。

答案:白色的横线高斯分布在定义域上均为正值，为了满足无限大的卷积核要求，需要取均值周围1倍标准差内的值。（）

答案:错在图像增强中，为了防止经过运算后的像素值越界，采用的方法是（）。

答案:ifr＞255:r=255通过img.shape读取彩色图像的Info信息时，读出来的是一个三维数组。（）

答案:对通过调用cv2.Canny(image,threshold1,threshold2)完成图像的边缘检测时，滞后阈值1(threshold1)和滞后阈值2(threshold2)不能取相同的值。（）

答案:错调用zeros函数时，需要引入（）模块。

答案:numpy调用sqrt函数时，需要引入（）模块。

答案:math完成两张图像的融合时，调用的函数是（）。

答案:cv2.addWeighted图片的旋转dst=cv2.warpAffine(img,matRotate,(height,width))中，matRotate表示当前的旋转矩阵。（）

答案:对图像的几何变换包括（）。

答案:缩放###剪切###镜像和旋转###移位图片的竖直镜像是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。（）

答案:对图片的镜像dst[height,i]=(0,0,255)中(0,0,255)表示是（）。

答案:红色图片的移位dst=np.zeros(img.shape,np.uint8)中，np.uint8表示图片的数据类型。（）

答案:对人眼看起来连续的视频，其帧速率至少要达到（）

答案:15fps图像直方图的横坐标的数值从0-255。（）

答案:对下列像素值中代表黑色的是（）

答案:RGB(0,0,0)OpenCV中将图片写入视频的函数是（）

答案:cv2.VideoWriter()OpenCV中保存图片的函数是（）。

答案:cv2.imwrite()线阵相机芯片为线状，相机一次拍出来的图像是一条线，线阵相机需要多次成像后，将所成的“线”拼成一幅完整的图像。（）

答案:对常用的国外相机有（）。

答案:达尔萨###康耐视###AVT分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。（）

答案:对合适的光源系统能够对整个机器视觉检测项目起到事半功倍的作用，光源的具体作用（）。

答案:用做测量的工具或参照物###照亮目标，提高亮度###克服环境光的干扰，保证图像的稳定性###提高需要检测目标与背景的对比度当光线不足时，应该把光圈调大，让更多光线进入相机，反之亦然。（）

答案:对机器视觉技术可进行颜色的识别、字符的识别、图形的识别、人脸的识别，甚至很相似的