2025年计算机视觉技术职称考试试题及答案

2025年计算机视觉技术职称考试试题及答案一、选择题（每题2分，共12分）

1.以下哪个不是计算机视觉的基本任务？

A.目标检测

B.图像分割

C.语音识别

D.3D重建

答案：C

2.以下哪种算法不属于深度学习在计算机视觉中的应用？

A.卷积神经网络（CNN）

B.生成对抗网络（GAN）

C.隐马尔可夫模型（HMM）

D.支持向量机（SVM）

答案：C

3.以下哪个不是计算机视觉中常用的特征描述符？

A.SIFT

B.HOG

C.HAH

D.ORB

答案：C

4.以下哪个不是计算机视觉中常用的图像预处理方法？

A.归一化

B.平移

C.缩放

D.旋转

答案：B

5.以下哪个不是计算机视觉中常用的目标检测算法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

答案：C

6.以下哪个不是计算机视觉中常用的图像分类算法？

A.VGG

B.ResNet

C.AlexNet

D.SVM

答案：D

二、填空题（每题2分，共12分）

1.计算机视觉中，将图像从像素空间映射到特征空间的操作称为__________。

答案：特征提取

2.在计算机视觉中，将图像从特征空间映射到类别空间的操作称为__________。

答案：分类

3.计算机视觉中，用于检测图像中目标的算法称为__________。

答案：目标检测

4.计算机视觉中，用于分割图像中不同区域的算法称为__________。

答案：图像分割

5.计算机视觉中，用于估计图像中物体三维形状的算法称为__________。

答案：3D重建

6.计算机视觉中，用于检测图像中关键点的算法称为__________。

答案：特征点检测

三、简答题（每题6分，共36分）

1.简述计算机视觉的基本任务。

答案：计算机视觉的基本任务包括：图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、3D重建、图像分类等。

2.简述深度学习在计算机视觉中的应用。

答案：深度学习在计算机视觉中的应用主要包括：卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）等。

3.简述计算机视觉中常用的特征描述符。

答案：计算机视觉中常用的特征描述符包括：SIFT、HOG、HAH、ORB等。

4.简述计算机视觉中常用的图像预处理方法。

答案：计算机视觉中常用的图像预处理方法包括：归一化、平移、缩放、旋转等。

5.简述计算机视觉中常用的目标检测算法。

答案：计算机视觉中常用的目标检测算法包括：R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD等。

6.简述计算机视觉中常用的图像分类算法。

答案：计算机视觉中常用的图像分类算法包括：VGG、ResNet、AlexNet、SVM等。

四、论述题（每题12分，共24分）

1.论述卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用。

答案：卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割等。CNN通过学习图像的局部特征，能够自动提取图像中的关键信息，从而实现图像的自动识别和分类。

2.论述生成对抗网络（GAN）在计算机视觉中的应用。

答案：生成对抗网络（GAN）在计算机视觉中的应用主要包括：图像生成、图像修复、图像风格迁移等。GAN通过训练生成器和判别器，使生成器能够生成逼真的图像，从而实现各种图像处理任务。

五、案例分析题（每题12分，共24分）

1.案例一：某公司希望开发一款智能监控系统，要求能够自动识别并跟踪图像中的行人。请根据计算机视觉技术，分析并设计一个可行的方案。

答案：方案如下：

（1）采用摄像头采集图像数据；

（2）对图像进行预处理，包括灰度化、去噪等；

（3）使用目标检测算法（如R-CNN、FastR-CNN等）检测图像中的行人；

（4）对检测到的行人进行跟踪，可以使用跟踪算法（如SORT、MOT等）；

（5）将检测结果实时显示在监控屏幕上。

2.案例二：某电商平台希望开发一款智能推荐系统，根据用户的历史购买记录，为用户推荐相关商品。请根据计算机视觉技术，分析并设计一个可行的方案。

答案：方案如下：

（1）收集用户的历史购买数据，包括商品图片、购买时间等；

（2）对商品图片进行预处理，包括去噪、增强等；

（3）使用图像分类算法（如VGG、ResNet等）对商品图片进行分类；

（4）根据用户的历史购买记录，计算用户对各类商品的偏好度；

（5）根据用户偏好度，为用户推荐相关商品。

六、实验题（每题12分，共24分）

1.实验一：使用OpenCV库实现图像预处理，包括灰度化、去噪、边缘检测等。

答案：代码如下：

```python

importcv2

#读取图像

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

#灰度化

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

#去噪

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

#边缘检测

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

#显示结果

cv2.imshow('Original',image)

cv2.imshow('Gray',gray)

cv2.imshow('Denoise',denoise)

cv2.imshow('Edge',edge)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.实验二：使用TensorFlow库实现图像分类，使用VGG模型对图像进行分类。

答案：代码如下：

```python

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.applicationsimportVGG16

fromtensorflow.keras.preprocessingimportimage

fromtensorflow.keras.applications.vgg16importpreprocess_input

#加载VGG16模型

model=VGG16(weights='imagenet')

#读取图像

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

#预处理图像

x=image.img_to_array(img)

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

x=preprocess_input(x)

#预测图像

predictions=model.predict(x)

#获取预测结果

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

```

本次试卷答案如下：

一、选择题

1.C

解析：语音识别属于语音处理领域，而非计算机视觉。

2.C

解析：隐马尔可夫模型（HMM）主要用于时间序列数据的建模，如语音识别、生物信息学等，不属于深度学习在计算机视觉中的应用。

3.C

解析：HAH（HistogramofAcceleratedHashes）是一种特征描述符，而SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）也是常用的特征描述符。

4.B

解析：图像平移、缩放、旋转都是图像变换，不属于预处理方法。归一化是为了将图像的像素值缩放到相同的范围内，便于后续处理。

5.C

解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种单阶段目标检测算法，而R-CNN、FastR-CNN、SSD都是两阶段目标检测算法。

6.D

解析：SVM（支持向量机）是一种机器学习算法，用于分类和回归，不属于图像分类算法。VGG、ResNet、AlexNet都是常用的图像分类算法。

二、填空题

1.特征提取

解析：特征提取是将图像从像素空间映射到特征空间的过程，有助于提取图像中的关键信息。

2.分类

解析：分类是将特征空间映射到类别空间的过程，用于对图像进行分类。

3.目标检测

解析：目标检测是识别图像中的物体并定位其位置的任务。

4.图像分割

解析：图像分割是将图像分割成多个区域的过程，以便更好地理解图像内容。

5.3D重建

解析：3D重建是从二维图像中恢复出物体的三维形状。

6.特征点检测

解析：特征点检测是在图像中找到具有独特性质的点，用于后续的特征匹配和图像处理。

三、简答题

1.计算机视觉的基本任务包括：图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、3D重建、图像分类等。

2.深度学习在计算机视觉中的应用主要包括：卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）等。

3.计算机视觉中常用的特征描述符包括：SIFT、HOG、HAH、ORB等。

4.计算机视觉中常用的图像预处理方法包括：归一化、去噪、增强、边缘检测等。

5.计算机视觉中常用的目标检测算法包括：R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD等。

6.计算机视觉中常用的图像分类算法包括：VGG、ResNet、AlexNet、SVM等。

四、论述题

1.卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割等。CNN通过学习图像的局部特征，能够自动提取图像中的关键信息，从而实现图像的自动识别和分类。

2.生成对抗网络（GAN）在计算机视觉中的应用主要包括：图像生成、图像修复、图像风格迁移等。GAN通过训练生成器和判别器，使生成器能够生成逼真的图像，从而实现各种图像处理任务。

五、案例分析题

1.案例一：方案如下：

（1）采用摄像头采集图像数据；

（2）对图像进行预处理，包括灰度化、去噪等；

（3）使用目标检测算法（如R-CNN、FastR-CNN等）检测图像中的行人；

（4）对检测到的行人进行跟踪，可以使用跟踪算法（如SORT、MOT等）；

（5）将检测结果实时显示在监控屏幕上。

2.案例二：方案如下：

（1）收集用户的历史购买数据，包括商品图片、购买时间等；

（2）对商品图片进行预处理，包括去噪、增强等；

（3）使用图像分类算法（如VGG、ResNet等）对商品图片进行分类；

（4）根据用户的历史购买记录，计算用户对各类商品的偏好度；

（5）根据用户偏好度，为用户推荐相关商品。

六、实验题

1.实验一：代码如下：

```python

importcv2

#读取图像

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

#灰度化

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

#去噪

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

#边缘检测

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

#显示结果

cv2.imshow('Original',image)

cv2.imshow('Gray',gray)

cv2.imshow('Denoise',denoise)

cv2.imshow('Edge',edge)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.实验二：代码如下：

```python

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.applicationsimportVGG16

fromtensorflow.keras.preprocessingimportimage

fromtensorflow.keras.applications.vgg16importpreprocess_input

#加载VGG16模型

model=VGG16(weights='imagenet')

#读取图像

img=im