2026年校招：计算机视觉工程师试题及答案

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单项选择题（每题2分）

1.以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法（）

A.SIFT

B.HOG

C.CNN

D.SURF

2.图像的灰度化处理是将彩色图像转换为（）图像

A.二值

B.灰度

C.彩色

D.伪彩色

3.在目标检测任务中，以下哪个指标用于衡量检测结果的精确程度（）

A.Recall

B.Precision

C.F1-score

D.mAP

4.以下哪个库常用于计算机视觉任务（）

A.Numpy

B.Pandas

C.OpenCV

D.Matplotlib

5.在图像滤波中，高斯滤波主要用于（）

A.锐化图像

B.去除椒盐噪声

C.平滑图像

D.边缘检测

6.以下哪种神经网络架构适合处理图像分类任务（）

A.RNN

B.LSTM

C.CNN

D.GAN

7.图像分割中的阈值分割方法是基于图像的（）特性进行分割

A.颜色

B.纹理

C.灰度

D.形状

8.在特征匹配中，常用的描述子匹配方法是（）

A.欧氏距离匹配

B.曼哈顿距离匹配

C.余弦距离匹配

D.以上都是

9.以下哪种数据增强方法不适合用于图像分类任务（）

A.旋转

B.裁剪

C.加噪声

D.傅里叶变换

10.计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中（）

A.检测目标

B.识别目标

C.定位目标并持续跟踪

D.分类目标

多项选择题（每题2分）

1.以下属于深度学习框架的有（）

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Caffe

D.Scikit-learn

2.图像预处理的常见操作包括（）

A.归一化

B.直方图均衡化

C.图像缩放

D.图像裁剪

3.目标检测算法可以分为（）

A.单阶段检测算法

B.双阶段检测算法

C.三阶段检测算法

D.多阶段检测算法

4.以下哪些是计算机视觉的应用领域（）

A.自动驾驶

B.人脸识别

C.医学影像分析

D.视频监控

5.在卷积神经网络中，常用的激活函数有（）

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.LeakyReLU

6.图像特征描述子的特点有（）

A.不变性

B.可区分性

C.高效性

D.鲁棒性

7.以下哪些方法可以用于图像去噪（）

A.均值滤波

B.中值滤波

C.高斯滤波

D.双边滤波

8.计算机视觉中的数据集有（）

A.MNIST

B.CIFAR-10

C.ImageNet

D.COCO

9.以下属于图像分类评价指标的有（）

A.Accuracy

B.Recall

C.Precision

D.F1-score

10.以下关于GAN（生成对抗网络）说法正确的有（）

A.由生成器和判别器组成

B.可用于图像生成

C.训练过程中存在不稳定问题

D.只能处理黑白图像

判断题（每题2分）

1.计算机视觉只处理静态图像，不处理视频。（）

2.卷积操作可以减少图像的维度。（）

3.所有图像增强方法都会提高模型的泛化能力。（）

4.目标检测中的NMS（非极大值抑制）用于去除重复的检测框。（）

5.深度学习模型的参数越多，性能一定越好。（）

6.灰度图像只有一个通道。（）

7.图像分割的结果一定是二值图像。（）

8.特征匹配只能在同一幅图像中进行。（）

9.传统的计算机视觉方法完全被深度学习方法取代了。（）

10.图像的边缘检测可以通过卷积操作实现。（）

简答题（每题5分）

1.简述卷积神经网络（CNN）的工作原理。

答：CNN由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成。卷积层通过卷积核提取图像局部特征，池化层降维，减少参数。多次卷积和池化后，全连接层进行分类或回归。

2.什么是图像的直方图均衡化，有什么作用？

答：直方图均衡化是将图像灰度分布进行重新分配。作用是增强图像对比度，让图像细节更清晰，使图像在视觉上更易观察，常用于图像预处理。

3.简述目标检测中AP（平均精度）和mAP（平均精度均值）的含义。

答：AP是单个类别检测精度的平均值，衡量该类别在不同召回率下的精度。mAP是所有类别AP的平均值，综合评估目标检测模型在多类别任务上的性能。

4.列举三种常见的图像数据增强方法。

答：常见的有旋转，改变图像角度；翻转，包括水平和垂直翻转；裁剪，随机裁剪部分图像，可增加模型对不同位置目标的识别能力。

论述题（每题5分）

1.论述计算机视觉中深度学习方法与传统方法的优缺点。

答：深度学习优点是能自动提取复杂特征，在大规模数据上性能好；缺点是依赖大量数据，可解释性差。传统方法优点是原理简单、计算快、对数据量要求低；缺点是特征需手动设计，难以处理复杂场景。

2.论述图像分类任务的主要步骤。

答：主要步骤有数据收集与预处理，保证数据质量；选择模型，如CNN；训练模型，用标注数据优化参数；评估模型，用测试集计算指标，如Accuracy；若效果不佳，调整模型或数据，再训练。

3.论述目标跟踪在实际应用中的挑战与解决思路。

答：挑战有目标外观变化、遮挡、快速运动等。解决思路是用多模态信息融合增强鲁棒性，如结合颜色和深度信息；采用在线学习更新模型参数；设计高效的特征表示应对外观变化。

4.论述如何提高计算机视觉模型的泛化能力。

答：可采用数据增强，增加数据多样性；正则化，如L1、L2正则，防止过拟合；早停策略，在验证集损失不再下降时停止训练；使用批量归一化，加速收敛并提高泛化；模型融合，综合多个模型结果。

答案

#单项选择题答案

1.C

2.B

3.B

4.C

5.C

6.C

7.C

8.D

9.D

10.C

#多项选择题答案

1