計算機視覺技術(shù)智慧樹知到答案章節(jié)測試2023年重慶電子工程職業(yè)學院

第一章測試人類視覺對（）更敏感？

A:藍光

B:紅光

C:黃光

D:綠光

答案:D人類的眼睛更容易關(guān)注到圖像的邊緣區(qū)域是人類視覺系統(tǒng)的（）特性在起作用。

A:視覺關(guān)注

B:視覺掩蓋

C:內(nèi)在推導

D:亮度對比度敏感

答案:D識別圖像中目標與目標之間的關(guān)系屬于計算機視覺任務(wù)層級（）。

A:圖像跟蹤

B:圖像識別

C:圖像理解

D:圖像定位

答案:C在分析圖像前進行去噪、轉(zhuǎn)換、增強等處理，屬于（）。

A:圖像分析

B:圖像獲取

C:圖像預處理

D:特征提取

答案:C人類視覺系統(tǒng)有哪些視覺特性？（）

A:視覺掩蓋

B:色彩敏感度

C:內(nèi)在推導

D:視覺關(guān)注

答案:ABCD下列選項中屬于計算機圖像表示形式的有（）。

A:二值圖

B:灰度圖

C:風景圖

D:彩色圖

答案:ABD下列選項中，與圖像處理相關(guān)的庫有（）。

A:NumPy

B:OpenCV

C:Pillow

D:Matplotlib

答案:ABCD第二章測試OpenCV的深度學習模塊是（）。

A:contrib

B:photo

C:dnn

D:core

答案:C以下為OpenCV讀取圖像、顯示圖像和保存圖像函數(shù)的選項是（）。

A:imread()、imwrite()、imshow()

B:iread()、imwrite()、imshow()

C:imread()、imshow()、imwrite()

D:imread()、imshow()、iwrite()

答案:C下列選項中表示以灰度圖模式讀取圖像的關(guān)鍵字是（）。

A:cv2.IMREAD_ANYCOLOR

B:cv2.IMREAD_GRAYSCALE

C:cv2.IMREAD_COLOR

D:cv2.IMREAD_ANYDEPTH

答案:B將圖像由RGB轉(zhuǎn)為灰度圖的語句是（）。

A:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

B:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

C:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

D:cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)

答案:BOpenCV讀取圖像的默認通道排序順序是“藍色-綠色-紅色”。（）。

A:錯

B:對

答案:BPillow讀取圖像的默認通道排序順序是“藍色-綠色-紅色”。（）。

A:對

B:錯

答案:BOpenCV3.+版本import的模塊名稱是cv2（）。

A:對

B:錯

答案:A第四章測試繪制直方圖時，如果每1個灰度級分為一組，可分為（）組。

A:255

B:256

C:1

D:128

答案:B一副昏暗環(huán)境下拍攝的圖像，其像素分布大都集中在（）區(qū)間。

A:低像素

B:兩端像素

C:高像素

D:中間像素

答案:Amatplotlib庫函數(shù)subplot(2,2,1)表示（）。

A:在劃分為的表格的第1個子區(qū)域繪圖

B:在劃分為的表格的第2個子區(qū)域繪圖

C:按順序在劃分為的表格中繪圖

D:按順序在劃分為的表格繪圖

答案:AOpenCV完成HIS亮度分量均衡法是基于（）分量。

A:H

B:S

C:V

D:I

答案:C圖像增強能夠解決以下哪些問題。（）

A:采集設(shè)備的噪聲污染導致圖像特征不明顯

B:曝光太亮導致目標不突出

C:圖像特別暗導致細節(jié)不明顯

D:霧霾天氣導致圖像對比度低、色彩退化

答案:ABCD下列哪些是直方圖的性質(zhì)（）。

A:直方圖具有可加性

B:一幅圖像對應(yīng)一個灰度直方圖

C:只反應(yīng)灰度級像素數(shù)量，不反映像素的位置

D:一個直方圖可能對應(yīng)多幅圖像

答案:ABCD直方圖均衡法屬于是一種空域法類的圖像增強技術(shù)。（）

A:對

B:錯

答案:A直方圖是一種圖像增強方法。（）

A:對

B:錯

答案:A第五章測試中值濾波屬于（）。

A:空域去噪

B:形態(tài)學去噪

C:頻域去噪

D:小波變換去噪

答案:A利用像素周圍個像素值的中間值代替原值的平滑處理方法是（）。

A:雙邊濾波

B:中值濾波

C:高斯濾波

D:均值濾波

答案:B以下說法正確的是（）。

A:開運算是先膨脹后腐蝕

B:開運算使輪廓變光滑，能夠彌合狹窄的間斷

C:開運算能夠填充內(nèi)部的小孔洞

D:開運算是先腐蝕后膨脹

答案:DOpenCV的均值濾波函數(shù)是（）。

A:cv2.erode()

B:cv2.medianBlur()

C:cv2.blur()

D:cv2.GaussianBlur()

答案:C常見的圖像噪聲有（）。

A:柏松噪聲

B:椒鹽噪聲

C:高斯噪聲

D:均勻噪聲

答案:ABCD圖像形態(tài)學基本操作有（）。

A:開運算

B:膨脹

C:閉運算

D:腐蝕

答案:BD第六章測試色彩統(tǒng)計定位先將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)椋ǎ┠Ｊ揭蕴崛☆伾秶?/p>

A:Lab

B:HSV

C:Gray

D:RGB

答案:BOpenCV閾值分割函數(shù)為（）。

A:cv2.threshold()

B:cv2.matchTemplate()

C:cv2.imread()

D:cv2.blur()

答案:AOpenCV模版匹配函數(shù)為（）。

A:cv2.imread()

B:cv2.matchTemplate()

C:cv2.threshold()

D:cv2.blur()

答案:B將thresh參數(shù)設(shè)置為（）可以根據(jù)圖像的灰度分布統(tǒng)計信息，自動確定分割閾值的大小。

A:cv2.THRESH_OTSU

B:cv2.THRESH_TRUNC

C:cv2.THRESH_TOZERO

D:cv2.THRESH_BINARY

答案:A圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標的技術(shù)和過程（）。

A:對

B:錯

答案:A模板匹配不需要匹配模板的支持（）。

A:對

B:錯

答案:B第七章測試下列哪個不是視頻文件格式（）。

A:mov

B:avi

C:rmvb

D:jpg

答案:D以下不是檢測圖像邊緣的的算子是：（）

A:Laplacian算子

B:SIFT算子

C:Scharr算子

D:Sobel算子

答案:BOpenCV提供的輪廓提取函數(shù)為（）。

A:shift()

B:canny()

C:findContours()

D:drawContours()

答案:C下列選項是視頻屬性的是（）。

A:幀速率

B:編碼格式

C:峰值信照比

D:分辨率

答案:ABCD下列哪些是圖像邊緣提取算子（）。

A:Canny

B:Roberts

C:Sobel

D:Sift

答案:ABC第八章測試EigenFace方法是基于（）實現(xiàn)的人臉識別方法。

A:LBP

B:Haar-like特征

C:PCA

D:Haar分類器

答案:C以下不是人臉數(shù)據(jù)集的是：（）

A:ImageNet

B:ORL

C:CelebA

D:Yale

答案:A檢測鼻梁可使用haar-like特征中的（）。

A:對角特征

B:邊界特征

C:中心特征

D:線特征

答案:D下列選項是Haar-like特征類別的是（）。

A:邊界特征

B:對角特征

C:中心特征

D:線特征

答案:ABCD下列哪些是OpenCV提供的人臉識別算法（）。

A:Eigenfaces

B:Haar

C:Fisherfaces

D:LBP

答案:ACD第九章測試以下說法不正確的是（）。

A:圖像識別的任務(wù)是對圖像進行分類

B:語義分割的任務(wù)是從圖像中識別并分割出目標個體

C:目標跟蹤的任務(wù)是跟蹤視頻中特定目標的移動軌跡。

D:目標檢測的任務(wù)是檢測出圖像中的目標類型和位置。

答案:B從圖像中識別并分割出目標個體的任務(wù)是（）。

A:圖像識別

B:實例分割

C:語義分割

D:圖像定位

答案:B以下選項錯誤的是（）。

A:深度學習算法依靠人工設(shè)計的特征進行學習。

B:機器學習算法的特征設(shè)計對檢測的結(jié)果影響非常大

C:基于深度學習的目標檢測方法是一種“端到端”的檢測方法。

D:傳統(tǒng)機器學習的目標檢測方法的主要過程為區(qū)域選擇、人工特征提取和檢測

答案:A下列選項是圖像領(lǐng)域具有代表性的網(wǎng)絡(luò)模型的是（）