2026年计算机视觉技术图像处理与目标检测实践操作题库

2026年计算机视觉技术：图像处理与目标检测实践操作题库一、选择题（每题2分，共20题）1.在图像处理中，以下哪种滤波器主要用于去除图像中的高频噪声？A.均值滤波器B.中值滤波器C.高斯滤波器D.拉普拉斯滤波器2.形态学操作中，"腐蚀"操作主要用于什么？A.扩大物体边界B.填充孔洞C.腐蚀掉小物体D.平滑边界3.在目标检测中，YOLOv5模型属于哪种类型的检测器？A.两阶段检测器B.单阶段检测器C.基于区域提议的检测器D.关键点检测器4.图像的直方图均衡化主要用于什么？A.增强图像对比度B.降低图像分辨率C.移除图像噪声D.调整图像亮度5.在SIFT特征点检测中，哪个关键点用于描述特征？A.灰度值B.方差C.关键点方向D.关键点尺度6.在目标检测中，非极大值抑制（NMS）主要用于什么？A.提高检测精度B.消除冗余检测框C.增强特征提取D.减少计算量7.在图像分割中，哪种方法属于监督学习方法？A.K-means聚类B.U-NetC.灰度阈值分割D.活动轮廓模型8.在图像配准中，以下哪种方法用于计算图像间的变换参数？A.相似性变换B.仿射变换C.椭圆变换D.自由形式变换9.在目标检测中，FPN（FeaturePyramidNetwork）主要用于什么？A.提高检测速度B.增强多尺度特征融合C.减少模型参数D.降低检测误报率10.在图像增强中，哪种方法属于基于直方图的方法？A.锐化滤波B.直方图均衡化C.高斯模糊D.中值滤波二、填空题（每空1分，共10空）1.图像的分辨率通常用________和________来表示。2.在形态学操作中，"膨胀"操作与________操作互补。3.YOLOv5模型中，"锚框"用于________目标。4.图像的灰度值范围通常在________到________之间。5.SIFT特征点具有________、________和________三个不变性。6.在目标检测中，mAP（meanAveragePrecision）用于衡量________。7.图像分割的主要目的是将图像划分为不同的________。8.图像配准的主要目的是使两幅图像的________对齐。9.FPN（FeaturePyramidNetwork）通过________结构融合多尺度特征。10.直方图均衡化通过________方法调整图像灰度分布。三、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像滤波的作用及其常见方法。2.简述目标检测的基本流程及其关键步骤。3.简述图像增强的常用方法及其适用场景。4.简述图像分割的主要方法及其优缺点。5.简述图像配准的基本原理及其应用场景。6.简述SIFT特征点检测的步骤及其特点。四、编程题（每题15分，共2题）1.题目：编写Python代码实现图像的灰度化处理，并使用高斯滤波去除噪声。假设输入图像为彩色图像，输出为灰度图像。要求：-使用OpenCV库实现。-高斯滤波的核大小为5x5，标准差为1.5。2.题目：编写Python代码实现目标检测的基本流程，包括特征提取、候选框生成和非极大值抑制（NMS）。假设输入为检测器输出的候选框和置信度，输出为最终检测框。要求：-使用PyTorch或TensorFlow实现。-NMS的阈值设为0.5。答案与解析一、选择题答案1.C2.C3.B4.A5.C6.B7.B8.B9.B10.B解析：1.高斯滤波器适用于去除高频噪声，其平滑效果优于均值滤波器和中值滤波器。拉普拉斯滤波器用于边缘检测。5.SIFT特征点通过方向、尺度和位置描述，其中方向和尺度具有不变性。二、填空题答案1.高，宽2.腐蚀3.预测4.0，2555.尺度，旋转，光照6.检测性能7.区域8.特征9.上采样路径10.直方图重分布三、简答题答案1.图像滤波的作用及其常见方法：-作用：去除噪声、平滑图像、锐化边缘等。-常见方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波。2.目标检测的基本流程及其关键步骤：-流程：特征提取→候选框生成→候选框分类→非极大值抑制（NMS）。-关键步骤：特征提取（如ResNet）、候选框生成（如锚框）、分类（如YOLO）。3.图像增强的常用方法及其适用场景：-常用方法：直方图均衡化、锐化滤波、对比度调整。-适用场景：增强低对比度图像、去除噪声、突出细节。4.图像分割的主要方法及其优缺点：-主要方法：阈值分割、区域生长、超像素分割、深度学习方法（如U-Net）。-优点：精确分割目标；缺点：对复杂场景鲁棒性不足。5.图像配准的基本原理及其应用场景：-基本原理：通过变换参数使两幅图像对齐。-应用场景：医学图像融合、遥感图像拼接、视频跟踪。6.SIFT特征点检测的步骤及其特点：-步骤：检测关键点→计算描述子→特征匹配。-特点：旋转、尺度、光照不变性，但计算复杂。四、编程题答案1.灰度化与高斯滤波代码：pythonimportcv2importnumpyasnpdefprocess_image(image_path):img=cv2.imread(image_path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),1.5)returnblurred示例调用processed_img=process_image("input.jpg")cv2.imshow("ProcessedImage",processed_img)cv2.waitKey(0)2.目标检测流程代码（PyTorch示例）：pythonimporttorchimporttorch.nnasnndefnms(boxes,scores,iou_threshold=0.5):keep=[]whileboxes.size(0):max_idx=scores.argmax().item()keep.append(max_idx)box_max=boxes[max_idx]ious=((boxesbox_max[:,None])/(box_max.sum(axis=1)+boxes.sum(axis=1)-box_max[:,None].sum(axis=1))).max(axis=0)boxes=boxes[ious<iou_threshold]scores=scores[ious<iou_threshold]returntorch.tensor(keep)示例输入boxes=torch.tensor([[10,10,5