计算项目实战 3

项目一自测练习题1.PyCharm适合以下（）开发场景。A、轻量开发、多语言混合编程B、纯Python开发、大型项目、需要完整调试和框架支持C、仅简单的Python脚本编写D、无需配置即可进行多语言开发2.关于Anaconda的base环境，以下说法正确的是（）。A、推荐作为日常开发的“主力环境”B、是Anaconda安装后默认创建的全局基础环境，预装支撑核心功能的组件和基础库C、无需保持干净稳定，可随意安装项目依赖D、不能用于安装全局工具3.使用conda创建名为py311的Python3.11虚拟环境，正确命令是（）。A、condacreate--namepy311python=3.11B、condacreate-npy3113.11C、condacreatepy311python=3.11D、condacreate-envpy311python=3.114.在Anaconda中，以下（）是查看已创建虚拟环境列表的命令。A、condalistB、condaenvlistC、condashowenvD、conda--version5.使用venv创建虚拟环境时，正确的是（）。A、必须从官网下载Python安装包B、会继承当前激活环境的Python版本C、需额外安装venv工具包D、必须在C盘根目录下创建6.验证PyTorch是否安装成功时，可以执行的代码是（）。A、print(torch.version)B、torch.install_info()C、print(torch.__version__)D、importtorch;torch.check()7.激活conda创建的py311虚拟环境，正确的命令是（）。A、activatepy311B、startpy311C、openpy311D、runpy3118.使用venv命令创建虚拟环境vpy311后，若要激活该环境，需先切换到（）目录。A、vpy311\LibB、vpy311\ScriptsC、vpy311\IncludeD、vpy311\dist-info9.若要卸载Anacondabase环境中的numpy库，且使用pip命令，正确的命令是（）。A、pipdeletenumpyB、pipuninstallnumpyC、condauninstallnumpyD、pipremovenumpy10.使用conda命令删除名为py311的虚拟环境，正确的命令是（）。A、condaenvdelete-npy311B、condadeleteenv-npy311C、condaenvremove-npy311D、condaremoveenv-npy311项目二自测练习题1.使用OpenCV处理图像时，cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_BGR2HSV）操作的主要目的是（）。A、压缩图像文件大小B、分离亮度与颜色信息以简化分析C、增强图像边缘对比度D、将图像转为二值掩模2.在混合加密系统中，非对称加密的主要作用是（）。A、高速加密全部传输数据B、安全交换对称会话密钥C、生成数字水印D、压缩加密后数据3.对两幅图像执行cv2.addWeighted（img1，0.6，img2，0.4，0）的结果是（）。A、仅保留img1中60%的像素B、线性混合（60%img1+40%img2）C、比较两幅图像的差异D、提取img2的ROI区域4.RSA加密算法属于哪种类型（）。A、对称加密B、非对称加密C、哈希算法D、流密码5.在图像处理中，位运算cv2.bitwise_and（img，mask）的核心功能是（）。A、叠加两幅图像B、用掩模提取特定区域C、反转图像颜色D、检测图像边缘6.HTTPS协议中实际加密网页数据的是（）。A、服务器的公钥B、CA机构的根证书C、临时生成的AES密钥D、用户的登录密码7.将RGB图像转为灰度图后，图像通道数的变化是（）。A、3通道→1通道B、1通道→3通道C、保持3通道不变D、3通道→4通道（含透明度）8.若对两个像素值（200，100）执行cv2.add()，结果会是（）。A、44（200+100=300%256）B、255C、300D、150（平均值）9.混合加密技术结合了对称与非对称加密的优势，具体指（）。A、非对称加密的高效性+对称加密的高强度B、对称加密的密钥安全性+非对称加密的速度C、非对称加密的安全密钥交换+对称加密的数据加密效率D、对称加密的数学不可逆性+非对称加密的密钥公开性10.在图像处理中，ROI（RegionofInterest）操作通常用于（）。A、调整整个图像的色彩平衡B、仅对特定区域进行裁剪或滤波C、计算图像的全局直方图D、压缩图像所有通道项目三自测练习题1.使用OpenCV进行图像旋转时，cv2.getRotationMatrix2D()的第二个参数代表（）。A、旋转角度B、缩放比例C、旋转中心D、输出图像尺寸2.以下（）类型最适合直接使用直方图均衡化来提升视觉效果。A、曝光过度且对比度低的图像B、有大量噪声干扰的图像C、已经具有高对比度的图像D、具有复杂纹理的图像3.使用cv2.GaussianBlur()进行高斯平滑时，ksize参数的作用是（）。A、设置图像尺寸B、设置高斯核的大小C、设置输出图像格式D、设置高斯核的标准差4.opencv用于实现中值滤波的方法是（）。A、blur() B.filter2D()C.boxFilter()D.medianBlur()5.在2D卷积中，卷积核的大小通常是（）。A、任意大小B、通常为奇数，如3×3或5×5C、通常为偶数，如4×4或6×6D、必须与输入的大小相同6.使用cv2.bilateralFilter()进行图像平滑时，参数sigmaColor和sigmaSpace的作用分别是（）。A、控制平滑的强度和高斯核大小B、控制色彩空间的滤波强度和空间邻域的大小C、控制图像的亮度和对比度D、控制输出图像的尺寸和边缘保留程度7.cv2.GaussianBlur()中的sigmaX和sigmaY参数用于控制（）。A、高斯核的大小B、平滑的强度C、高斯核在X和Y方向的标准差D、图像的边缘强度8.双边滤波相比高斯滤波，最大的优势在于（）。A、计算速度更快B、能在平滑噪声的同时更好保留图像边缘​C、对高斯噪声的抑制效果更强D、无需设置任何参数9.关于图像几何变换中的仿射变换，以下描述正确的是（）。A、仿射变换只能实现图像的平移和旋转，不能实现缩放操作B、仿射变换会改变图像中直线的平行关系C、仿射变换是线性变换，不包含平移操作D、仿射变换保持了图像的平直性和平行性10.在图像滤波处理中，关于中值滤波的特点，下列说法错误的是（）。A、中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果B、中值滤波是一种非线性滤波方法C、中值滤波会模糊图像的边缘信息，程度与均值滤波相当D、中值滤波的输出像素值取自滤波窗口内所有像素值的中位数项目四自测练习题1.使用cv2.morphologyEx()函数进行开运算时，其内部的实际操作顺序是（）。A、先膨胀，后腐蚀B、先腐蚀，后膨胀C、原图减去开运算结果D、膨胀图减去腐蚀图2.对于一个内部存在细小孔洞的白色前景目标，想要填充这些孔洞，同时不希望目标物体的外部尺寸发生显著变化，应该使用（）。A、多次腐蚀操作B、开运算（MORPH_OPEN）C、闭运算（MORPH_CLOSE）D、膨胀操作3.结构元素的形状对形态学操作效果影响显著，若需优先处理水平和垂直方向的形态特征（如文字笔画），应选择（）。A、矩形结构元素B、十字形结构元素C、椭圆形结构元素D、任意形状均可4.若使用cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)处理图像，对于灰度值为150的像素，处理后的值为（）。A、0B、127C、150D、2555.下列场景中，最适合使用自适应阈值（局部阈值）的是（）。A、白底黑字的打印文档扫描图B、光照均匀的产品质检图C、存在阴影的身份证照片D、灰度分布单一的纯色图像6.下列关于cv2.findContours()中CHAIN_APPROX_SIMPLE参数的作用，描述正确的是（）。A、保留轮廓上所有像素点的坐标B、压缩轮廓冗余点，仅保留水平、垂直、对角线方向的端C、仅保留轮廓的凸包顶点D、按顺时针方向排列轮廓顶点7.cv2.approxPolyDP(contour,epsilon,closed=True)中，epsilon参数的含义是（）。A、轮廓的面积阈值B、轮廓的周长阈值C、逼近多边形与原始轮廓的最大允许误差（点到线段的距离）D、逼近多边形的最大顶点数8.下列指标可用于衡量轮廓与“理想圆形”的接近程度的是（）。A、纵横比（AspectRatio）B、紧密度（Compactness）C、等效直径（EquivalentDiameter）D、轮廓面积（ContourArea）9.可以通过（）判断一个轮廓是否是凸形。A、检查轮廓的面积是否大于一个阈值。B、使用cv2.isContourConvex()函数，如果返回True，则该轮廓是凸的。C、计算轮廓的周长，凸形的周长通常更短。D、检查轮廓的层次结构，最外层的轮廓总是凸的。10.在计算轮廓的矩特征cv2.moments()时，（）矩可以用来计算轮廓的质心。A、m00B、m10和m01C、m20和m02Dm11项目五自测练习题1.对于实时性要求很高的应用场景，推荐使用（）。A、基础Harris角检测B、优化Harris角检测C、Shi-Tomasi角检测D、SIFT特征检测2.以下关于Shi-Tomasi与Harris算法的对比，正确的是（）。A、Shi-Tomasi计算速度更慢B、Harris对噪声更鲁棒C、Shi-Tomasi无需手动调整参数kD、Harris检测的角点数量更少3.SIFT描述子最终生成的特征向量维度是（）。A、64维 B、128维C、256维D、512维4.下列（）特征检测算法只负责检测关键点，而不生成特征描述子。A、SIFTB、ORBC、FASTD、LBP5.在OpenCV中，创建ORB检测器时，参数fastThreshold的作用是（）。A、控制特征点的尺度范围B、过滤低对比度的特征点C、设置内部FAST角点检测的灰度差阈值D、定义描述符的维度6.下列（）算法生成的描述子是二进制的，因此可以使用非常高效的汉明距离进行匹配。A、SIFTB、SURFC、ORBD、LBP7.对于ORB等二进制描述子，在创建暴力匹配器时通常应选择（）距离度量标准。A、cv2.NORM_L1B、cv2.NORM_L2C、cv2.NORM_HAMMINGD、cv2.NORM_L2SQR8.Lowe'sRatioTest通常与（）匹配方法结合使用。A、bf.match() B、bf.knnMatch(k=1)C、bf.knnMatch(k=2)D、flann.match()9.在一个AR试妆App中，优先选择FLANN匹配器，根本上是出于（）考虑。A、极致的匹配精度B、用户的实时交互体验C、最低的手机功耗D、最少的代码编写量10.与暴力匹配器相比，FLANN的主要优势在于（）。A、匹配结果绝对准确B、执行速度更快，尤其在特征点数量庞大时C、不需要计算特征点之间的距离D、对内存的需求更低项目六自测练习题1.关于分水岭算法，以下描述正确的是（）。A、仅适用于灰度均匀的简单图像B、通过模拟地形淹没过程实现图像分割C、对相互接触的目标对象分割效果较差D、不需要任何预处理步骤即可直接应用2.大津法（Otsu）的主要特点是（）。A、需要人工设定固定阈值B、基于类间方差最小化原理C、能够自适应确定最佳分割阈值D、仅适用于二值图像处理3.在分水岭算法中，（）函数计算每个前景像素到最近背景边界的最短欧氏距离。A、cv2.morphologyEx()B、cv2.distanceTransform()C、cv2.connectedComponents()D、cv2.watershed()4.关于模板匹配，以下描述正确的是（）。A、模板匹配对目标的尺度变化和旋转变换具有很强的鲁棒性B、模板匹配适用于任意形状和颜色变化的目标检测C、模板匹配的核心思想是通过滑动窗口计算模板与源图像的相似度D、模板匹配只能检测图像中的单个目标5.在OpenCV中，用于执行模板匹配的函数是（）。A、cv2.minMaxLoc()B、cv2.matchTemplate()C、cv2.groupRectangles()D、cv2.pyrDown()6.在多目标匹配中，cv2.groupRectangles()函数的主要作用是（）。A、增加检测框的数量以提高召回率B、计算模板与图像的相似度C、消除重叠的检测框，提高检测准确性D、构建图像金字塔实现多尺度匹配7.关于图像金字塔技术，以下说法错误的是（）。A、图像金字塔通过连续降采样构建多尺度图像集合B、金字塔底层是原始图像，顶层是分辨率最低的图像C、cv2.pyrDown()函数用于图像上采样，扩大图像尺寸D、图像金字塔可以有效解决目标尺度变化带来的匹配问题8.在交通标志识别项目中，分水岭算法的主要作用是（）。A、直接识别交通标志的具体类型B、将粗略的颜色区域细分为独立的候选目标C、计算模板匹配的相似度D、构建多尺度图像空间9.在HSV颜色空间中，红色交通标志通常分布在（）色相范围。A、0~10度和170~180度B、30~60度C、100~130度D、150~170度10.在单目标匹配中，使用cv2.TM_CCOEFF_NORMED方法时，确定最佳匹配位置的依据是（）。A、响应矩阵中的最小值位置B、响应矩阵中的最大值位置C、响应矩阵的平均值位置D、响应矩阵的中值位置项目七自测练习题1.关于OpenCV（Python）中视频读取与处理，以下说法正确的是（）。A、使用cv2.VideoCapture()读取视频时，其参数只能是本地视频文件路径B、cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q')作用是控制视频播放速度，使其以每秒1帧的速度播放C、使用cv2.VideoWriter()保存视频时，需要指定编码格式、帧率和分辨率D、直接从摄像头捕获视频时，无需调用cap.release()来释放资源2.在进行视频预处理时，我们希望同时实现灰度化和缩放到320x240分辨率以提升处理效率。正确的OpenCV操作顺序是（）。A、先灰度化，再缩放B、先缩放，再灰度化C、顺序无关紧要，结果相同D、无法在一个流程中连续进行两种操作3.在智能停车场车辆的检测中，场景背景相对固定，但光照会从白天到黄昏缓慢变化，并偶尔有树叶被风吹动。此时应优先选用（）方法。A、帧间差分法B、简单背景建模（帧平均法）C、高斯混合模型（GMM）D、光流法4.（）运动目标检测方法计算效率最高，对场景光照的突然变化最不敏感，但检测出的目标容易产生“空洞”现象。A、三帧差分法B、高斯混合模型（GMM）C、光流法D、基于深度学习的语义分割5.CamShift算法的全称是（），它是MeanShift算法的改进，能够自适应调整跟踪窗口的尺寸。A、ConstantMean-ShiftB、ContinuouslyAdaptiveMean-ShiftC、ComputerVisionMean-ShiftD、ColorAdaptiveMean-Shift6.使用OpenCV的`cv2.VideoWriter()`函数保存视频时，（）不是必须提供的参数。A、输出文件名B、视频编码格式（FourCC）C、帧率（FPS）D、视频的总帧数7.在运动目标跟踪中，一种算法结合了目标的颜色概率分布和迭代优化寻找极值点，它最可能是（）。A、卡尔曼滤波B、光流法（KLT）C、相关滤波跟踪器（KCF）D、MeanShift算法8.光流法进行运动目标检测的一个重要前提是（）。A、背景必须是静止的B、目标的颜色必须与背景有显著差异C、相邻帧之间的时间间隔足够短，且目标像素的亮度保持恒定D、必须已知目标的先验形状模型9.相关滤波跟踪器（如KCF）之所以能达到极高的跟踪速度，关键原因在于（）。A、它只跟踪单个角点B、它采用了复杂的深度学习模型C、它完全不需要进行模型更新D、它利用循环矩阵和傅里叶变换将计算转换到频域，用点乘代替了卷积10.关于视频帧率（FPS）的描述，以下正确的是（）。A、从视频中读取的每一帧图像，其分辨率都可以通过cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)获得B、降低处理循环中的cv2.waitKey()的延迟时间，一定会提高视频保存的帧率C、高帧率视频意味着每秒显示的图像更多，因此视频文件通常更大，人眼观看也更流畅D、使用摄像头捕获视频时，无法设置其采集的帧率项目八自测练习题1.关于机器学习在计算机视觉中的应用，以下描述正确的是（）。A、机器学习通过预设的详细规则让计算机理解图像内容B、机器学习使计算机能够从标注数据中学习视觉特征模式C、机器学习主要依靠人工提取的特征规则进行图像分类D、机器学习无需大量数据即可实现准确的图像识别2.在中草药分类项目中，选择支持向量机（SVM）的主要原因是（）。A、SVM适合处理小样本、高维数据的分类问题B、SVM不需要进行参数调优即可获得最佳性能C、SVM能够自动提取图像中的深度特征D、SVM适用于无监督学习任务3.关于支持向量机（SVM）的核心思想，以下描述最准确的是（）。A、寻找一个能够将所有样本正确分类的决策边界B、寻找一个使得不同类别样本之间间隔最大化的决策超平面C、寻找一个能够最小化分类错误的决策边界D、寻找一个能够适应复杂数据分布的决策边界4.关于SVM中核函数的作用，以下说法正确的是（）。A、核函数用于增加模型的复杂度，提高分类准确率B、核函数通过非线性映射将数据转换到高维空间，使其线性可分C、核函数主要用于减少支持向量的数量D、核函数用于加快模型的训练速度5.在中草药图像特征提取过程中，以下哪组特征最能全面描述叶片特性（）。A、仅颜色特征B、颜色特征和纹理特征C、颜色特征、纹理特征和形状特征D、仅形状特征6.关于分类模型评价指标，以下说法正确的是（）。A、准确率适用于所有类别不平衡的数据集B、精确率和召回率存在权衡关系，不能同时提高C、混淆矩阵只能用于二分类问题D、召回率衡量的是模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类7.当SVM模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差时，最可能的原因是（）。A、惩罚参数C设置过小B、训练数据量不足C、模型出现了过拟合D、特征维度太低8.在中草药分类项目中，使用PCA进行特征降维的主要目的是（）。A、提高模型的准确率B、减少特征间的相关性，降低计算复杂度C、增加特征的多样性D、增强模型的解释性9.关于数据增强技术在中草药图像分类中的作用，以下描述错误的是（）。A、增加训练数据的多样性B、提高模型的泛化能力C、减少过拟合的风险D、替代原始数据，减少数据收集工作量10.在模型评估阶段，将数据集划分为训练集和测试集的主要目的是（）。A、加快模型训练速度B、客观评估模型的泛化能力C、减少特征维度D、平衡各类别的样本数量项目九自测练习题1.关于聚类分析的特点，以下描述正确的是（）。A、聚类分析需要预先标记的训练数据B、聚类分析的核心是根据样本内在相似性划分数据C、聚类结果可以直接与有监督分类的准确性比较D、聚类分析主要依赖外部标签进行数据划分2.K-Means聚类算法中，K值的含义是（）。A、迭代次数B、样本数量C、聚类中心D、聚类数目3.关于肘部法确定K值的描述，以下正确的是（）。A、肘部法通过计算轮廓系数来确定最佳K值B、肘部法通过观察WCSS值随K值变化的拐点来确定最佳K值C、肘部法直接给出最优K值，无需人工判断D、肘部法适用于所有类型的数据集，总能找到明显拐点4.在肘部法中，我们通过观察（）指标随K值变化的折线图来确定最佳K值。A、轮廓系数B、簇间平方和（BCSS）C、簇内平方和（WCSS）D、聚类中心5.关于轮廓系数分析法，以下说法正确的是（）。A、轮廓系数分析法计算复杂度较低，适合大规模数据集B、轮廓系数分析法同时考虑了簇内紧密性和簇间分离性C、轮廓系数分析法中，K=1时的轮廓系数最有意义D、轮廓系数值越接近-1，表示聚类效果越好6.在图像颜色量化中，我们使用K-Means聚类对（）进行聚类。A、图像像素的灰度值B、图像像素的RGB值C、图像的尺寸D、图像的边缘7.关于K-Means聚类算法的不足，以下说法错误的是（）。A、对初始聚类中心敏感B、对噪声和异常值不敏感C、难以处理非球形的簇D、K值难以确定8.在艺术海报生成项目中，调色板是（）生成的。A、随机生成一组颜色B、使用聚类中心的颜色，并按比例显示C、从图像中随机选取像素颜色D、使用固定的颜色组合9.在轮廓系数分析法中，我们选择（）作为最佳聚类数目。A、轮廓系数最小的K值B、轮廓系数最大的K值C、轮廓系数最接近0的K值D、轮廓系数最接近-1的K值10.在生成艺术海报效果时，我们通过（）方法为量化后的图像添加黑色轮廓。A、图像平滑B、边缘检测C、颜色增强D、图像旋转项目十自测练习题1.在卷积神经网络（CNN）中，卷积层（ConvolutionalLayer）的主要作用是（）。A、减少特征图的维度B、自动提取图像的局部特征C、防止模型过拟合D、将数据展平为一维向量2.池化层（PoolingLayer，如最大池化）在CNN中的主要目的是（）。A、增加特征图的维度