图像处理与机器视觉（Python版）学习通超星期末考试答案章节答案2024年

图像处理与机器视觉（Python版）学习通超星期末考试章节答案2024年灰度图的位深度为

。

答案:8在Python中，获取字符的ASCII码函数是（）

答案:ord()二值图像需要用多少二进制位来表示

答案:1灰度图需要多少位二进制来表示（）

答案:8关于彩色图下列描述不正确的是（）

答案:彩色图的像素值范围在0-2^24（2的24次方）关于灰度直方图，下列说法正确的是（）

答案:灰度图纵坐标可以是灰度级的出现次数，也可以是频率。;RGB图像的灰度直方图没有意义;灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的次数与灰度级的关系。关于翻转，下列说法正确的是（）

答案:翻转可以采用flip函数实现，如果函数的第二个参数设置为-5，则表示绕x轴和y轴同时翻转;翻转可以采用矩阵+仿射变换的方法完成;绕x轴翻转是指以图像水平中轴线为中心，交换图像的上下两部灰度直方图的展示需要借助__________模块完成。

答案:matplotlib;matplotlib.pyplot两幅图相加，就是将两个对应的像素值相加，如果和大于255，则置为__第一空______。两幅图相减，就是将两个对应的像素值相减，如果和小于0，则置为__第二空______。

答案:255;0在几何变换的矩阵创建中，我们往往采用numpy下的____________方法创建矩阵。

答案:float32;np.float32如果一幅图像拥有全部的灰度级，那么图像的色彩会比较丰富。

答案:对以下代码是否运行正确（）imgIn=cv2.imread('ch.jpg',-1)r,c=imgIn.shape[:2]imgOut=cv2.resize(imgIn,(c*2.5,r*2))

答案:错在平移中，如果创建好的矩阵是M，那么需要通过以下哪个方法完成仿射变换（）

答案:warpAffine关于图像透视，下列说法错误的是（）

答案:透视矩阵获取方法是getAffineTransform

关于图像增强，下列说法错误的是（）

答案:图像增强后的质量肯定会更加清晰在opencv中，以下哪个方法表示图像的缩放（）

答案:resizesobel滤波可以设置水平或垂直方向的锐化，也可以水平和垂直两个方向同时锐化。

答案:对结构元素可以是矩形、十字形、椭圆形，但不可以是不规则的多边形。

答案:错图像中高频信息是指像素较高的区域。

答案:错拉普拉斯(laplace)锐化滤波是典型的基于一阶微分实现的滤波

答案:错开运算可以用来消除小对象物和计数。

答案:对频域滤波中，说法正确的是（

）

答案:频率域也存在平滑和锐化两种滤波操作;空域转频域后的结果是复数。;在二维图像中，图像信号可以视为无数二维平面波的叠加。关于平滑滤波说法正确的是（

）

答案:滤波器一般设置为奇数是为了找到正中心位置。;均值滤波是一种平滑滤波;中值滤波对于去除椒盐噪声比较有效关于形态学处理，下面说法正确的是（

）

答案:腐蚀是一种向内收缩的过程，膨胀是一种向外扩展的过程。;闭运算可以用来填充细线或孔洞。Opencv中H的值范围是在（）到（），颜色依次是红、黄、绿、青、蓝、品红。

答案:0;180（

）可将图像从空域转到频域。

答案:傅里叶变换;傅里叶;FourierTransform;Fourier;傅立叶;傅立叶变换在印刷行业中，印刷机或彩色打印机只能使用一些能够吸收特定的光波，而反射其他光波的油墨或颜料来实现，采用的颜色模型是（

）。

答案:CMY;cmy;CMY颜色模型能在图像上随机出现黑色白色的像素的噪声是（

）噪声

答案:椒盐;椒盐噪声HSV模型中，H指的是（

）

答案:色调;色度;色相如果要将RGB转为HSV通道，则下面代码xxx处中应该补充什么（

）hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_xxx)

答案:BGR2HSV;RGB2HSV下面说法错误的是（

）

答案:闭运算可以用来去除噪声。关于噪声说法错误的是（

）

答案:通过高通滤波可以去除噪声。锐化滤波说法不正确的是（

）

答案:锐化滤波需要计算梯度，而梯度是指最大的像素值关于滤波的说法，不正确的是（

）

答案:高通滤波即为平滑滤波，将高频信息去除。形态学处理不包括以下哪个操作（

）

答案:白帽运算关于通道处理，下面说法错误的是（

）

答案:在每一通道中，越接近白色的部分表示其分量越小。上采样和下采样是相反的两种操作，所以这两种操作并不是可逆的。（）

答案:对模板匹配中，模板图的大小不一定要与原图中对应区域一样大，他的大小不受限制。

答案:错在分水岭算法中，未知区域的标注值是______。

答案:0在绘制轮廓中，如果想要将所有轮廓都要绘制出来，那么一下代码?处对应的参数应该是________。cv2.drawContours(temp,contours,?,(255,255,255),5)

答案:-1为了描述在高斯金字塔丢失的高频细信息，出现___________金字塔。因此，该模型也成为残差金字塔。

答案:拉普拉斯关于模板匹配的编码，以下说法正确的是（）

答案:cv2.matchTemplate是用来实现模板匹配的方法。;函数zip()用可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。区域生长法的多个影响因素包括（）

答案:种子像素;生长准则;终止条件关于图像金字塔，下列说法正确的是（）

答案:高斯金字塔是通过高斯平滑和下采样获得向下采样的图像。;通过cv2.pyrDown（）可以实现金字塔的下采样。;图像金字塔是以一种多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构，应用广泛。关于图像分类，下列说法正确的是（）

答案:图像分类是将图像某个对象指定给一组类别的过程。;分类器可以是线性的，也可以是非线性的。;分类的核心在于分类边界条件。关于阈值分割，下列说法正确的是（

）

答案:阈值分割是一个二分类的过程在opencv中，阈值分割的方法是（

）

答案:threshold关于K-NN算法，下列说法错误的是（）

答案:K值的选取不易，较大的K会使结果受到较大的噪声影响图像分类器的训练中，下面说法不正确的是（）

答案:训练集和测试集可以保持一致，测试的结果会更加准确椭圆拟合的方法是（）

答案:cv2.fitEllipse()关于改进阈值分割方法中，下列说法错误的是（

）

答案:OTSU是一种自适应阈值分割算