计算项目实战 1

PAGE第6页共6页《计算机视觉项目开发实战（微课版）》期末考试（A卷）题号一二三四五总分得分得分评卷人一、单项选择题（本大题共10小题，每题2分,共20分）1.在OpenCV中，用于读取图像的函数是（）。A.cv2.load()B.cv2.read()C.cv2.imread()D.cv2.imshow()2.以下哪种色彩空间的通道分别表示亮度、蓝色色差和红色色差？（）A.RGBB.HSVC.YCrCbD.LAB3.在图像阈值处理中，OTSU（大津）算法属于以下哪种阈值处理方法？（）A.全局阈值处理B.自适应阈值处理C.局部阈值处理D.动态阈值处理4.形态学操作中，用于消除物体边界点、使目标缩小的操作是（）。A.膨胀B.腐蚀C.开运算D.闭运算5.以下哪种边缘检测算子通过计算图像在X和Y方向的梯度幅值来检测边缘？（）A.Laplacian算子B.Canny算子C.Sobel算子D.Roberts算子6.在特征检测中，SIFT算法不具备以下哪个特点？（）A.尺度不变性B.旋转不变性C.计算速度快D.光照变化鲁棒性较好7.卷积神经网络中，用于引入非线性变换的层是（）。A.卷积层B.池化层C.激活函数层D.全连接层8.在视频运动目标检测中，背景差分法最适用于以下哪种场景？（）A.摄像头剧烈晃动B.摄像头固定拍摄C.光照频繁突变D.目标快速移动9.分水岭算法主要用于图像处理中的哪个任务？（）A.边缘检测B.图像分割C.特征匹配D.图像滤波10.在机器学习中，支持向量机（SVM）属于以下哪一类算法？（）A.聚类算法B.降维算法C.分类算法D.回归算法得分评卷人二、判断题（本大题共10小题，每题2分,共20分）1.OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持Python、C++等多种编程语言。（）2.在RGB色彩空间中，三个通道分别对应红色、绿色和蓝色，其中每个通道的取值范围为0~1。（）3.直方图均衡化会使图像的对比度降低。（）4.中值滤波对椒盐噪声（脉冲噪声）具有良好的滤除效果。（）5.Canny边缘检测中包含非极大值抑制步骤，其目的是细化边缘。（）6.Harris角点检测算法对图像缩放具有不变性。（）7.在卷积神经网络中，池化层可以减少特征图的尺寸和参数量。（）8.K-Means聚类算法中，K值需要预先指定且无法通过算法自动确定。（）9.迁移学习中，预训练模型的底层特征通常具有通用性，而高层特征更偏向特定任务。（）10.帧间差分法检测运动目标时，目标内部的像素差异通常较大，因此能提取完整的运动目标轮廓。（）得分评卷人三、填空题（本大题共10个空，每空2分,共20分）1.在OpenCV中，使用cv2.imshow()显示图像后，需要使用cv2.____________()函数等待键盘输入，否则窗口会立即关闭。2.图像按位逻辑运算包括按位与、按位或、按位非和按位_____________四种操作。3.在OpenCV中，使用cv2.resize()函数对图像进行缩放时，可以通过设置__________参数指定目标图像的尺寸。4.形态学操作中，先腐蚀后膨胀的操作称为__________运算。5.ORB特征检测算法结合了FAST角点检测和__________描述子，具有计算速度快的优点。6.在视频目标跟踪中，卡尔曼滤波器是一种基于__________模型的递归预测算法，用于估计动态系统的状态。7.在聚类算法中，肘部法通过观察___________________随K值变化的曲线来确定最优的K值。8.在深度学习中，____________是指将已在大型数据集（如ImageNet）上训练好的模型参数作为新任务的初始参数，再进行微调。9.ResNet网络的核心创新是引入了__________结构，有效解决了深层网络的梯度消失问题。10.在模板匹配中，构建图像金字塔后采用由粗到精的搜索策略，可以大幅提高__________效率。得分评卷人四、简答题（本大题共4小题，每题5分,共20分）1.在数字图像处理中，掩模（Mask）的主要功能是什么？2.Canny边缘检测中，双阈值检测的目的是什么？3.在模板匹配中，构建图像金字塔有何优势？4.简述背景差分法在运动目标检测中的基本原理，并指出其主要优缺点。得分评卷人五、编程题（本大题共2小题，每题10分,共20分）1.读取一张尺寸为400×400的彩色图像（图像文件名为input.jpg，将该文件置于代码同级目录下），创建一个同样为400×400的二值掩模（mask），将掩模中从第100行到第300行、从第100列到第300列的矩形区域（即中心200×200区域）设置为白色（255），其余区域设置为黑色（0）。然后利用该掩模与原图像执行按位与运算，仅保留该矩形区域内的原图内容，其余部分变为黑色，并显示结果图像。2.