2026年计算机视觉面试题及OpenCV实战案例含答案

2026年计算机视觉面试题及OpenCV实战案例含答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在计算机视觉中，以下哪种方法通常用于图像去噪？（）A.插值算法B.中值滤波C.DCT变换D.主成分分析2.OpenCV中，计算图像梯度最常用的函数是？（）A.`cv2.mean()`B.`cv2.Sobel()`C.`cv2.matchTemplate()`D.`cv2.warpAffine()`3.以下哪种特征检测算法对旋转和尺度变化不敏感？（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.Harris角点4.在目标跟踪中，卡尔曼滤波器主要用于？（）A.图像增强B.运动目标预测C.特征提取D.图像分割5.OpenCV中，实现图像透视变换的函数是？（）A.`cv2.resize()`B.`cv2.warpPerspective()`C.`cv2.threshold()`D.`cv2.findContours()`二、填空题（每空1分，共5空）1.在SIFT特征描述子中，每个关键点的描述子维度为__________。2.OpenCV中，使用__________函数可以计算两个图像之间的直方图相似度。3.对于自动驾驶中的车道线检测，常用的霍夫变换是__________变换。4.在图像分割中，K-means聚类算法通常用于__________分割。5.计算图像矩的OpenCV函数是__________。三、简答题（每题5分，共3题）1.简述图像金字塔在计算机视觉中的应用场景及其实现方法。2.解释什么是光流法，并说明其在视频分析中的作用。3.描述OpenCV中实现边缘检测的两种常用方法及其原理。四、编程题（每题15分，共2题）1.图像阈值分割实战案例编写OpenCV代码，实现以下功能：-读取一张灰度图像（假设文件名为`input.jpg`）。-使用自适应阈值法（`cv2.adaptiveThreshold`）进行图像分割，参数自定。-显示原始图像和分割后的二值图像，并保存分割结果为`output_bin.png`。2.ORB特征检测与匹配实战案例编写OpenCV代码，实现以下功能：-读取两张图像（`img1.jpg`和`img2.jpg`）。-使用ORB算法检测并提取特征点及描述子。-使用暴力匹配器（`cv2.BFMatcher`）进行特征匹配，绘制匹配结果。-保存匹配结果为`output_matches.png`。答案及解析一、选择题答案及解析1.B.中值滤波解析：中值滤波通过排序局部区域的像素值并取中值来去除噪声，适用于椒盐噪声去除。插值算法用于图像缩放，DCT变换用于图像压缩，主成分分析用于降维。2.B.`cv2.Sobel()`解析：`cv2.Sobel()`计算图像的梯度，常用于边缘检测。其他选项的功能分别为计算图像均值、模板匹配和图像仿射变换。3.C.ORB解析：ORB结合了FAST角点检测和ORB描述子，对旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性。SIFT和SURF对旋转敏感，Harris角点检测不适用于尺度变化。4.B.运动目标预测解析：卡尔曼滤波器通过状态方程和观测方程预测系统状态，常用于目标跟踪中的位置和速度预测。其他选项与目标跟踪无关。5.B.`cv2.warpPerspective()`解析：该函数实现图像的透视变换，常用于图像拼接、场景重建等。其他选项的功能分别为图像缩放、阈值分割和轮廓检测。二、填空题答案及解析1.128解析：SIFT描述子由128个特征值组成，包含360°方向的128个分量。2.`pareHist()`解析：该函数计算两个直方图之间的相似度，支持多种比较方法（如直方图相交、巴氏距离等）。3.霍夫解析：霍夫变换用于检测图像中的直线、圆等几何形状，常用于车道线检测。4.超像素解析：K-means聚类算法常用于超像素分割，将图像划分为具有相似颜色或纹理的区域。5.`cv2.moments()`解析：该函数计算图像的矩，可用于特征提取、质心计算等。三、简答题答案及解析1.图像金字塔应用及实现-应用场景：多尺度特征检测、目标检测（如人脸检测）、图像配准等。-实现方法：通过重复降采样（高斯滤波后缩小尺寸）构建金字塔，如：pythonimportcv2img=cv2.imread('input.jpg')pyramid=[img]foriinrange(3):img=cv2.pyrDown(img)pyramid.append(img)2.光流法及其作用-定义：光流法通过分析像素在连续帧之间的运动轨迹，估计图像的瞬时速度场。-作用：用于视频分析中的运动检测、目标跟踪、场景理解等。常用算法包括Lucas-Kanade、Gaussian-Splines等。3.边缘检测方法及原理-Canny边缘检测：通过高斯滤波平滑、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测边缘。-Sobel算子：使用3x3卷积核计算图像的x和y方向的梯度，通过阈值判断边缘。四、编程题答案及解析1.图像阈值分割代码pythonimportcv2img=cv2.imread('input.jpg',0)thresh,binary=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)cv2.imshow('Original',img)cv2.imshow('Binary',binary)cv2.imwrite('output_bin.png',binary)cv2.waitKey(0)解析：自适应阈值根据局部区域亮度调整阈值，适用于光照不均场景。2.ORB特征检测与匹配代码pythonimportcv2img1=cv2.imread('img1.jpg')img2=cv2.imread('img2.jpg')orb=cv2.ORB_create()kp1,des1=orb.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=orb.detectAndCompute(img2,None)bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING,crossCheck=True)matches=bf.match(des1,des2)matches=sorted(matches,key=lambdax:x.distance)img3=cv2.drawMatches(img1,kp1