2026年计算机视觉工程师图像识别与处理技术实战笔试题

2026年计算机视觉工程师：图像识别与处理技术实战笔试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察内容：基础概念、算法原理、技术选型地域/行业针对性：侧重中国制造业、智慧城市应用场景1.在工业缺陷检测中，若需要处理光照不均的钢带图像，以下哪种预处理方法效果最稳定？A.直方图均衡化B.Gamma校正C.自适应直方图均衡化（CLAHE）D.高斯滤波2.下列哪种模型在处理小样本图像分类任务时表现最优？A.ResNetB.VGG16C.MobileNetV2D.SimpleNet（假设为简单卷积网络）3.在目标检测中，YOLOv5与FasterR-CNN的主要区别在于？A.损失函数设计B.非极大值抑制（NMS）策略C.特征融合方式D.网络深度4.关于语义分割，以下哪个指标最能体现模型对细粒度目标的分割效果？A.IoU（IntersectionoverUnion）B.mIoU（meanIoU）C.PixelAccuracyD.F1-score5.在自动驾驶场景中，以下哪种技术能有效缓解长尾问题（少样本类别）？A.数据增强B.损失函数加权C.迁移学习D.知识蒸馏6.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）相比直方图均衡化（HE）的主要优势是？A.计算效率更高B.抗噪声能力更强C.对局部细节保留更好D.适合大范围亮度变化7.在医学影像分析中，以下哪种算法最适合检测早期肺癌结节？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.U-NetD.决策树8.计算机视觉中，以下哪种方法常用于解决遮挡问题（OcclusionHandling）？A.多尺度特征融合B.RANSAC算法C.GAN生成对抗训练D.图像修复技术9.在人脸识别系统中，以下哪种攻击方式最难防御？A.照片攻击B.深伪攻击（Deepfake）C.零样本攻击D.仿射攻击10.对于低分辨率遥感图像增强，以下哪种方法最常用？A.双三次插值B.深度学习超分辨率C.中值滤波D.小波变换二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察内容：综合应用、技术组合、工程实践11.在智慧零售中，图像识别技术可用于哪些场景？A.商品智能分类B.客流密度分析C.商品损耗检测D.人脸会员识别12.以下哪些技术可用于提高目标检测模型的实时性？A.模型剪枝B.知识蒸馏C.网络量化D.串行处理（SequentialProcessing）13.在自动驾驶传感器融合中，摄像头与激光雷达（LiDAR）的协同优势包括？A.提高恶劣天气下的鲁棒性B.完善三维空间感知C.降低计算成本D.增强目标长尾识别能力14.以下哪些属于图像语义分割的常用损失函数？A.DiceLossB.Cross-EntropyLossC.L1LossD.IoULoss15.在视频监控中，行为识别与目标检测相比，需要额外考虑哪些因素？A.时间连续性B.上下文关联性C.类别多样性D.检测频率三、填空题（共10题，每题1分，合计10分）考察内容：核心术语、公式、工具16.在SIFT特征点检测中，通过__________算法计算特征描述子的方向性。17.语义分割中，U-Net网络采用__________结构实现编码-解码。18.图像的拉普拉斯算子（Laplacian）属于__________算子，用于边缘检测。19.FasterR-CNN的RPN（RegionProposalNetwork）输出__________候选框。20.数据增强中，__________是指随机裁剪图像的某个部分。21.语义分割中，IoU指标计算公式为：IoU=Area(Intersection)/Area(Union)。22.在目标检测中，YOLOv5采用__________机制实现非极大值抑制（NMS）。23.医学影像的傅里叶变换主要用于__________分析。24.深度学习模型训练中，__________是防止过拟合的常用正则化方法。25.OpenCV中，高斯模糊函数的参数包含核大小和__________（控制模糊程度）。四、简答题（共5题，每题6分，合计30分）考察内容：算法原理、工程实践、问题分析26.简述图像金字塔的构建方法及其在多尺度目标检测中的应用场景。27.如何解决目标检测中的小目标问题？请列举至少三种技术手段并简述原理。28.在自动驾驶中，摄像头图像的畸变矫正为什么重要？请说明其计算原理。29.解释FasterR-CNN网络的核心流程，包括RPN、分类头和回归头的作用。30.在智慧城市交通监控中，如何利用图像识别技术实现车流量统计？请描述关键步骤。五、编程题（共2题，每题10分，合计20分）考察内容：OpenCV应用、算法实现31.题目：编写Python代码（使用OpenCV），实现以下功能：-对输入的灰度图像进行高斯模糊处理（核大小为5x5，标准差为1.5）；-然后应用Canny边缘检测算法（阈值分别为50和150）；-最后绘制边缘检测结果并保存为“edges.png”。要求：-代码需包含完整的异常处理；-输出图像分辨率保持不变。32.题目：编写Python代码（使用PyTorch），实现以下功能：-加载预训练的ResNet18模型；-将输入图像（尺寸为224x224，RGB三通道）转换为张量；-添加批归一化层（BatchNorm2d）并输出特征图（第4层卷积输出的激活值）；-示例输入图像路径为“input.jpg”。要求：-代码需包含模型权重初始化和设备迁移（CPU/GPU）。六、论述题（共1题，15分）考察内容：技术选型、工程挑战题目：在智慧医疗领域，医学影像（如CT、MRI）的语义分割对于病灶检测至关重要。请结合实际应用场景，分析以下问题：1.U-Net与DeepLabv3+在医学影像分割中的优劣势对比；2.如何通过数据增强和损失函数设计提升模型对罕见病灶（如早期肺癌）的识别能力；3.针对医疗资源不均衡地区，如何设计轻量化模型以降低计算成本。答案与解析一、单选题答案1.C（CLAHE对局部对比度提升更稳定，适合光照不均场景）2.C（MobileNetV2轻量且支持小样本学习）3.C（YOLOv5采用特征融合，FasterR-CNN依赖RoIPooling）4.C（PixelAccuracy对细粒度分割更敏感，如细胞分割）5.B（损失函数加权可平衡长尾类别的梯度）6.C（CLAHE限制局部对比度防止过度放大噪声）7.C（U-Net专为医学影像设计，支持多尺度特征融合）8.A（多尺度特征融合能捕捉不同大小的遮挡目标）9.B（深伪攻击生成与真实无异，防御难度最高）10.B（深度学习超分辨率效果优于传统插值）二、多选题答案11.A,B,D（商品分类、客流分析、人脸识别均属智慧零售应用）12.A,B,C（模型剪枝/量化减少参数，知识蒸馏提升效率）13.A,B（摄像头弥补LiDAR的弱光缺陷，两者融合提升感知精度）14.A,B,C（DiceLoss用于医学分割，Cross-Entropy适用于分类，L1用于回归）15.A,B,D（视频需考虑时序逻辑、上下文和动态检测）三、填空题答案16.梯度直方图17.跨桥结构（SkipConnection）18.二阶19.3000（FasterR-CNN默认输出3000个候选框）20.裁剪（Cropping）21.碰撞22.NMS（Non-MaximumSuppression）23.频谱24.Dropout25.标准差四、简答题解析26.图像金字塔构建：-方法：自底向上（高斯滤波+下采样）或自顶向下（上采样+高斯滤波）；-应用：目标检测中的多尺度匹配（如SSD）。27.小目标解决方案：-1.特征金字塔网络（FPN）：融合多尺度特征；-2.模型自顶向下扩展（如增加卷积层）；-3.数据增强（放大小目标）。28.畸变矫正原理：摄像头镜头存在径向/切向畸变，通过内参矩阵和畸变系数校正，公式：`x_corrected=x(1+k1r^2+k2r^4)`，需标定相机参数。29.FasterR-CNN流程：-RPN：生成候选框；-分类头：预测目标类别；-回归头：精调框位置。30.车流量统计步骤：-检测车辆（如YOLOv5）；-跟踪算法（如DeepSORT）；-区域计数（统计单位时间通过车辆）。五、编程题参考代码31.OpenCV高斯模糊+边缘检测：pythonimportcv2importnumpyasnpdefprocess_image(img_path):try:img=cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)ifimgisNone:raiseValueError("Imagenotfound")blurred=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.5)edges=cv2.Canny(blurred,50,150)cv2.imwrite("edges.png",edges)exceptExceptionase:print(f"Error:{e}")process_image("input.jpg")32.PyTorchResNet特征提取：pythonimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsimporttorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagedefextract_features(img_path):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=models.resnet18(pretrained=True).to(device)model.eval()transform=transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225]),])img=Image.open(img_path).convert("RGB")tensor=transform(img).unsqueeze(0).to(device)添加BatchNorm2d（假设在第4层前插入）model._modules['conv1']=torch.nn.BatchNorm2d(64)withtorch.no_grad():features=model(tensor)print("Featuremapshape:",features.shape)extra