计算项目实战 2

PAGE第4页共6页《计算机视觉项目开发实战（微课版）》期末考试（B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，用于显示图像的函数是（）。A.cv2.load()B.cv2.read()C.cv2.imread()D.cv2.imshow()2.图像通道处理中，使用cv2.split()函数的作用是（）。A.合并多个通道B.分离图像的各个通道C.转换色彩空间D.调整图像亮度3.以下哪种滤波方法在去除噪声的同时能够较好地保留图像边缘细节？（）A.均值滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.双边滤波4.膨胀操作在形态学处理中的主要作用是（）。A.缩小目标区域B.扩大目标区域C.检测边缘D.平滑图像5.Canny边缘检测中，双阈值检测的作用是（）。A.增强边缘强度B.连接边缘并抑制噪声C.减少计算量D.提取颜色信息6.以下哪种特征检测算法具有尺度不变性和旋转不变性，但计算速度较慢？（）A.FASTB.ORBC.SIFTD.LBP7.池化层中，最大池化（MaxPooling）的作用是（）。A.计算局部区域的平均值B.选取局部区域的最大值C.计算局部区域的方差D.选取局部区域的最小值8.帧间差分法在运动目标检测中的一个主要缺点是（）。A.计算复杂度过高B.对光照变化过于敏感C.目标内部容易产生空洞D.无法检测快速移动目标9.K-Means聚类算法中，轮廓系数法用于（）。A.确定最优的K值B.计算聚类中心C.初始化质心位置D.降维处理10.迁移学习中，加载预训练模型后，微调（Fine-tuning）时通常冻结（Freeze）网络（）层。A.全部B.浅层（靠近输入）C.深层（靠近输出）D.中间层得分评卷人二、判断题（本大题共10小题，每题2分,共20分）1.OpenCV中，cv2.imwrite()函数用于将图像写入（保存）到文件。（）2.在HSV色彩空间中，H通道表示饱和度（Saturation）。（）3.均值滤波对高斯噪声具有良好的平滑效果。（）4.仿射变换可以实现图像的平移、旋转和缩放，但不能实现倾斜校正。（）5.直方图均衡化可以使图像的灰度分布更加均匀，从而增加图像对比度。（）6.Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测算法的改进，通常用于跟踪任务中。（）7.在SVM分类器中，核函数的作用是将低维数据映射到高维空间，使数据线性可分。（）8.在图像分割中，分水岭算法对噪声不敏感，可以直接应用于带噪声的图像。（）9.MeanShift算法是一种基于密度梯度上升的跟踪算法，在目标跟踪中需要指定目标窗口的大小和位置。（）10.LeNet和AlexNet都是经典的卷积神经网络架构，其中AlexNet比LeNet网络层数更多、参数量更大。（）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.____________()函数读取图像时，可以通过第二个参数指定读取方式（如灰度图或彩色图）。2.图像的几何变换包括平移、旋转、缩放、仿射变换和__________变换。3.Sobel边缘检测通过计算图像在X和Y方向的__________来检测边缘。4.形态学高级操作中，梯度运算是指__________减去腐蚀的结果。5.FLANN匹配器是一种基于______________搜索的特征匹配器，适用于大规模特征点的快速匹配。6.MeanShift算法在视频目标跟踪中通过迭代寻找目标区域的____________中心来实现跟踪。7.深度学习模型训练中，__________函数用于衡量模型预测值与真实标签之间的差异。8.支持向量机（SVM）通过寻找______________来最大化不同类别之间的分类间隔。9.在聚类算法中，轮廓系数取值范围为__________，越接近1表示聚类效果越好。10.GoogLeNet网络引入了__________模块，该模块在同一层中使用多种尺寸的卷积核并行处理，提高了特征提取的丰富性。得分评卷人四、简答题（本大题共4小题，每题5分,共20分）1.直方图均衡化对图像增强有何作用？2.SIFT特征检测与ORB特征检测的主要区别是什么？3.帧间差分法检测运动目标的基本原理是什么？4.卷积神经网络中，池化层的主要作用是什么？常用的池化方式有哪两种？得分评卷人五、编程题（本大题共2小题，每题10分,共20分）1.编写程序，读取一张灰度图像（图像文件名为car.jpg，将该文件置于代码同级目录下），先使用高斯滤波去除噪声，再分别计算图像在X方向和Y方向的Sobel梯度，最后通过加权相加得到完整的边