計算機視覺段先華課后參考答案

計算機視覺習題答案第1章計算機視覺概述1.根據(jù)自己的理解闡述計算機視覺的概念？參考答案：計算機視覺是指讓計算機系統(tǒng)具備模仿人類視覺系統(tǒng)的能力，通過對圖像或視頻數(shù)據(jù)的處理和分析，實現(xiàn)對視覺信息的理解、識別、解釋以及更高層次的推理。它是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，旨在使計算機能夠從圖像或視頻中提取有用的信息，進而進行各種任務(wù)，如對象識別、物體檢測、人臉識別、圖像生成等。2.試舉例說明計算機視覺有哪些方面的應(yīng)用？參考答案：1）人臉識別和認知：人臉識別用于解鎖手機、人臉支付、身份驗證等。它還在安全領(lǐng)域用于監(jiān)控和追蹤潛在犯罪分子。2）醫(yī)學影像分析：計算機視覺可以在醫(yī)學圖像中檢測腫瘤、標記解剖結(jié)構(gòu)，幫助醫(yī)生做出更準確的診斷。3）自動車道偏離警示：通過識別車道線和車輛位置，系統(tǒng)可以警示駕駛員如果車輛偏離了車道。4）工業(yè)機器人：機器人可以使用計算機視覺來檢測零件的位置和方向，從而進行精確的組裝和加工。5）智能監(jiān)控：計算機視覺可用于檢測異常行為，如入侵者、遺棄物品，以提升安全性。6）交通管理：計算機視覺可以監(jiān)測交通流量、識別車牌號碼，甚至用于智能交通燈控制。7）虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實：計算機視覺在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實中可以實現(xiàn)空間感知和物體交互，創(chuàng)造更沉浸式的體驗。8）農(nóng)業(yè)圖像分析：計算機視覺可以用于識別作物的生長狀況、檢測病害，以及進行精確農(nóng)業(yè)。9）圖像風格轉(zhuǎn)換：利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以將一種圖像風格轉(zhuǎn)移到另一張圖像上，如將照片轉(zhuǎn)化為某種藝術(shù)風格。10）商品檢測與分類：在零售業(yè)中，計算機視覺可以識別和分類商品，幫助自動化收銀和庫存管理。3.計算機視覺的主要任務(wù)是什么？參考答案：計算機視覺的主要任務(wù)是從圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取有用的信息，實現(xiàn)對視覺信息的理解和處理。以下是計算機視覺的一些主要任務(wù)：1）圖像分類：將輸入的圖像分為不同的類別或標簽。這種任務(wù)通常涉及訓練一個分類器，使其能夠從圖像中學習到不同類別的特征。2）對象檢測：在圖像中定位并標記出特定類型的物體。這與圖像分類不同，因為對象檢測需要不僅識別物體還要標記其位置。3）物體識別與識別：將圖像中的物體或場景識別為特定的類別，如識別出圖像中的汽車、人、動物等。4）圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域，以便更詳細地分析和理解圖像的不同部分。例如，將圖像中的物體從背景分離出來。5）姿態(tài)估計：確定圖像中物體或人體的姿態(tài)和空間定位。這在許多應(yīng)用中都很重要，如虛擬現(xiàn)實和運動捕捉。6）人臉識別：識別圖像中的人臉，并將其與已知的人臉進行比較，用于身份驗證或識別。7）場景理解：從圖像中推斷出整體場景的性質(zhì)和組成，如室內(nèi)、室外、人群等。8）圖像生成：利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)，生成新的圖像，這在藝術(shù)創(chuàng)作和圖像合成中很有用。9）視頻分析：對視頻數(shù)據(jù)進行處理和分析，包括運動跟蹤、行為分析、動作識別等。10）圖像增強與修復：對圖像進行去噪、修復、增強，以提高圖像質(zhì)量和可視化效果。11）視覺定位與導航：利用計算機視覺技術(shù)，使機器能夠在未知環(huán)境中進行定位和導航，如自主導航的機器人或自動駕駛汽車。4.目標檢測常用的檢測算法有哪些？參考答案：1）FasterR-CNN（Region-CNN）：FasterR-CNN是一種經(jīng)典的兩階段目標檢測算法。它引入了區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)（RPN）來提取候選物體區(qū)域，并使用FastR-CNN進行物體分類和定位。2）YOLO（YouOnlyLookOnce）：YOLO是一種單階段目標檢測算法，通過將目標檢測轉(zhuǎn)化為回歸問題，實現(xiàn)實時檢測。YOLOv3和YOLOv4是該系列的重要版本。3）SSD（SingleShotMultiBoxDetector）：SSD也是一種單階段目標檢測算法，通過在多個尺度上預測物體的位置和類別，實現(xiàn)高效的多尺度檢測。4）CascadeR-CNN：CascadeR-CNN采用級聯(lián)的方式，通過一系列檢測器逐步提升檢測結(jié)果的置信度，進而提高準確性。5）DETR（DetectionTransformers）：DETR采用Transformer架構(gòu)進行目標檢測，將檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為集合預測問題，實現(xiàn)了端到端的檢測過程。6）MaskR-CNN：在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上，MaskR-CNN還可以實現(xiàn)實例分割，即同時進行物體檢測和像素級別的分割。第2章Python與OpenCV運行環(huán)境1.本章中所介紹的幾種圖形幾何變換方法中，哪些屬于圖像位置變換，哪些屬于圖像形狀變換？參考答案：本章介紹的幾何變換中，平移、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)屬于圖像位置變換；縮放、剪裁和仿射屬于圖像形狀變換。2.在圖像的放大過程中，是否需要對未知數(shù)據(jù)進行估計？在圖像的縮小過程中，是否需要對未知數(shù)據(jù)進行估計？參考答案：圖像放大過程中，一般涉及插值運算，需要對未知數(shù)據(jù)進行估計；圖像縮小過程中，不需要對未知數(shù)據(jù)進行估計。3.有灰度圖像如圖1所示，請寫出其水平翻轉(zhuǎn)的結(jié)果。434748521185154911702435810520324825193201251251249171246249246246圖1參考答案：水平翻轉(zhuǎn)即以Y軸為對稱軸翻轉(zhuǎn)，結(jié)果如下：1185248474324317091545125124820310558249251251201932462462492461714.簡述二值圖像、灰度圖像和彩色圖像的區(qū)別。參考答案：二值圖像、灰度圖像和彩色圖像的通道數(shù)和每個通道的取值范圍不同。彩色圖像包括R、G、B三通道，即每個像素由R、G、B三個分量表示，每個通道的取值范圍為0-255或0-1；灰度圖像只有一個通道，像素值表示了像素的灰度值，取值范圍在0-255或0-1之間，0表示最暗的黑色，像素隨著灰度值的增加而增亮，255或1表示最亮的白色。二值圖像也只有一個通道，只是其取值范圍只能是0或者1，即圖像中只有黑色和白色。第3章圖像預處理1.簡述直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化之間的區(qū)別與聯(lián)系。參考答案：直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進行調(diào)整的方法。理想情況下，直方圖均衡化實現(xiàn)了圖像灰度的均衡分布，對提高圖像對比度、提升圖像亮度具有明顯的作用。在實際應(yīng)用中，有時并不需要圖像的直方圖具有整體的均勻分布，而希望直方圖與規(guī)定要求的直方圖一致，這就是直方圖規(guī)定化。直方圖規(guī)定化通過一個灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。它可以人為地改變原始圖像直方圖的形狀，使其成為某個特定的形狀，即增強特定灰度級分布范圍內(nèi)的圖像。直方圖均衡化可實現(xiàn)圖像的自動增強，但效果不易控制，得到的是全局增強的結(jié)果。直方圖規(guī)定化可實現(xiàn)圖像的有選擇增強，只要給定規(guī)定的直方圖，即可實現(xiàn)特定增強的效果。2.如圖1所示，有一4×4的圖像，最大灰度級別為7：4566545566555556圖1(1)求該圖像的灰度直方圖參考答案：灰度統(tǒng)計直方圖反映了圖像中不同灰度級出現(xiàn)的統(tǒng)計情況?；叶冉y(tǒng)計直方圖是一個一維離散函數(shù)，可表示為?k=nk灰度直方圖：(2)對該圖像進行直方圖均衡化處理，寫出過程和結(jié)果直方圖均衡化的算法步驟為：①列出原始圖像的灰度級k，k=1，2，…，L，L為灰度級的數(shù)量；②統(tǒng)計各灰度級的像素數(shù)目nk③得到灰度統(tǒng)計直方圖的歸一化概率表達形式：ps(s④畫出基于累積分布函數(shù)計算灰度累積直方圖E(si)=i=1⑤進行取整擴展，計算映射后輸出圖像各灰度級對應(yīng)灰度值的歸一化表達形式tk：tk=INT((L-1)*t⑥確定映射關(guān)系sk→t⑦統(tǒng)計映射后各灰度級的像素數(shù)目nk⑧得到新的灰度統(tǒng)計直方圖的歸一化概率表達形式：pt列表計算：序號步驟結(jié)果1原始圖像灰度級01234562統(tǒng)計原始圖像各灰度級的像素數(shù)n00002953灰度直方圖歸一化s00000.1250.56250.31254計算灰度累積直方圖E(sk00000.1250.687515進行取整擴展tk=INT（(L-1）*t00001466確定映射關(guān)系sk→0,1,2,3→0，4→1，5→4，6→67統(tǒng)計映射后的各灰度級的像素數(shù)02009058得到新的直方圖的歸一化概率表達p00.125000.562500.3125直方圖均衡化結(jié)果：3.對于一幅被椒鹽噪聲污染的圖像，采用哪種空域濾波方法效果效果較好？為什么？參考答案：對于被椒鹽噪聲污染的圖像，中值濾波效果較好。椒鹽噪聲一般包括鹽噪聲（白色噪聲）和椒噪聲（黑色噪聲），呈現(xiàn)在圖像上是黑白雜點。中值濾波選擇像素鄰域內(nèi)灰度值的中值來替代該像素點的灰度值，能夠很好地消除椒鹽噪聲，同時不會模糊圖像細節(jié)。4.如圖2所示，一幅256×256的二值圖像，其中條紋高210像素，白色條紋的寬度為7個像素，兩個白色條紋之間的間隔寬度為17個像素，分別采用3×3、7×7鄰域均值濾波時，圖像會有什么變化？（按照四舍五入原則取0或1，不考慮邊界影響）圖2黑白條紋圖像參考答案：由于白條（像素值為1）的寬度為7，大于3×3、7×7濾波器窗寬的一半，這樣就使得使用這兩種濾波器進行鄰域均值濾波時，若濾波器中心的像素值為1，則濾波窗口值為1的像素個數(shù)多于值為0的像素個數(shù)，窗口內(nèi)像素點均值大于0.5，四舍五入后仍然為1；同理，若濾波器中心的像素值為0，則濾波窗口值為0的像素個數(shù)多于值為1的像素個數(shù)，窗口內(nèi)像素點均值小于0.5，四舍五入后仍然為0。所以，按照題意，分別采用3×3、7×7鄰域均值濾波時，濾波后圖像與原圖像相同。5.如圖3所示，有一幅7×7大小的二值圖像，其中心處有一個值為1的3×3正方形區(qū)域，其余區(qū)域值均為0，利用本章所講Sobel算子的水平模板和垂直模板計算其水平梯度、垂直梯度和最終梯度。0000000000000000111000011100001110000000000000000圖3參考答案：Sobel算子的水平模板為[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]，對應(yīng)的水平梯度計算公式為：Sobel水平模板在二值圖像上移動，得到水平梯度如下：Sobel算子的垂直模板為[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]，對應(yīng)的垂直梯度計算公式為：Sobel垂直模板在二值圖像上移動，得到垂直梯度如下：用梯度計算公式，可得梯度：6.根據(jù)教材中對振鈴效應(yīng)產(chǎn)生原因的描述，解釋為什么巴特沃斯濾波的振鈴現(xiàn)象要小于理想濾波器？階數(shù)越大，振鈴效應(yīng)越小還是越嚴重？參考答案：由振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的原因可知，若頻域濾波器函數(shù)具有陡峭變化，則傅里葉逆變換得到的空域濾波函數(shù)會在外圍出現(xiàn)震蕩。巴特沃斯濾波器的邊緣相對于理想濾波器而言較為平緩，故其振鈴效應(yīng)較小。巴特沃斯濾波器的階數(shù)越大，則頻域濾波器邊緣越陡峭，其振鈴效應(yīng)也越嚴重。第4章圖像特征提取1.在計算pHash值時，圖像通過離散余弦變換后，為什么只需要提取左上角的8×8區(qū)域作為特征提取區(qū)域呢？參考答案：通過僅使用左上角的8×8區(qū)域，我們選擇了圖像的低頻分量，這些分量通常包含有關(guān)圖像的主要結(jié)構(gòu)和大致內(nèi)容的信息。由于人類的視覺系統(tǒng)對低頻信息更敏感，這個區(qū)域能夠較好地表示圖像的基本特征，而丟棄了一些高頻細節(jié)，從而實現(xiàn)了pHash的感知哈希特性。這樣做的好處是降低了哈希計算的復雜性，并且更容易在一定程度上對圖像的變換、壓縮和噪聲等因素具有魯棒性。2.簡述圖像特征提取算法處理HOG、SIFT和Hash外還有哪些方法？參考答案：除了HOG（方向梯度直方圖）、SIFT（尺度不變特征變換）和哈希之外，還有許多其他圖像特征提取算法。以下是一些常見的圖像特征提取方法：1）SURF（加速穩(wěn)健特征）：SURF是SIFT的一種改進，它利用盒子濾波和積分圖像加速計算，可以在較大的圖像上進行快速特征提取。2）ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）：ORB是一種結(jié)合了FAST關(guān)鍵點檢測和BRIEF特征描述的方法，具有較快的計算速度和一定的旋轉(zhuǎn)不變性。3）LBP（局部二值模式）：LBP通過比較中心像素與周圍像素的灰度值，將局部紋理模式轉(zhuǎn)化為二進制碼，用于紋理特征提取。4）ColorHistogram（顏色直方圖）：顏色直方圖統(tǒng)計圖像中不同顏色的分布情況，用于表示圖像的顏色特征。5）GaborFilters（Gabor濾波器）：Gabor濾波器可以捕獲圖像中的紋理和邊緣特征，適用于紋理分類和目標檢測。6）特征金字塔：特征金字塔是一種多尺度分析的方法，它在不同尺度上提取特征，有助于處理不同大小的目標。7）CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種端到端的特征提取方法，可以自動學習圖像的特征表示，在圖像分類和目標檢測中取得了巨大成功。8）PCA（主成分分析）：主成分分析將圖像數(shù)據(jù)映射到低維空間，用于降維和提取最顯著的特征。9）LBP-TOP（局部二值模式-時間序列）：用于處理視頻數(shù)據(jù)的方法，結(jié)合了LBP和時間序列分析，用于動態(tài)紋理分析。10）BRIEF（BinaryRobustIndependentElementaryFeatures）：BRIEF使用二進制描述符表示圖像的局部特征，適用于實時應(yīng)用第5章圖像分類1.分析k-最近鄰算法的計算復雜度參考答案：k-最近鄰（k-NearestNeighbors，k-NN）算法的計算復雜度主要涉及兩個方面：訓練階段的復雜度和預測階段的復雜度。1）訓練階段的復雜度：k-NN算法在訓練階段沒有顯式的訓練過程，因為它將訓練數(shù)據(jù)集簡單地存儲在內(nèi)存中。因此，訓練階段的復雜度為O(1)，即常數(shù)時間復雜度。2）預測階段的復雜度：預測階段是k-NN算法的主要計算開銷所在。對于每個測試樣本，算法需要計算該樣本與所有訓練樣本的距離，并選擇距離最近的k個鄰居。預測階段的計算復雜度受以下因素影響：①數(shù)據(jù)維度（d）：隨著數(shù)據(jù)維度的增加，計算距離的復雜度會線性增加，因為需要比較更多特征之間的差異。②訓練樣本數(shù)（N）：隨著訓練樣本數(shù)量的增加，每個測試樣本都需要計算與更多訓練樣本的距離，從而增加了計算復雜度。③k值的選擇：k-NN中的k值表示需要考慮的最近鄰數(shù)目。較大的k值會導致更多的計算開銷，因為需要計算更多鄰居的距離。④搜索算法：在尋找最近鄰過程中，可以使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和搜索算法來加速計算。一些常用的搜索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括KD樹、Ball樹等，它們可以降低搜索的復雜度?？偟膩碚f，k-NN算法在預測階段的計算復雜度取決于數(shù)據(jù)維度、訓練樣本數(shù)、k值以及所使用的搜索算法。在一般情況下，預測階段的計算復雜度大致可以表示為O(N*d*log(N))，其中N是訓練樣本數(shù)，d是數(shù)據(jù)維度，log(N)表示搜索復雜度。然而，具體的情況可能因數(shù)據(jù)和算法的選擇而有所不同。2.在多分類支持向量機中，樣本xi的損失函數(shù)L參考答案：在多分類支持向量機（SVM）中，對于樣本xi，其損失函數(shù)Li可以采用一對多的方式來定義。這意味著每個類別都有一個對應(yīng)的二分類SVM，用于區(qū)分該類別和其他所有類別。對于樣本xi其中，yi是樣本xi的真實類別索引，sj表示樣本xi與第j類別的分數(shù)，Δ是一個間隔（margin）超參數(shù)。在上述損失函數(shù)中，對于每個錯誤的類別j（即j≠yj），如果分數(shù)sj因此，損失函數(shù)Li的最小值是0，表示樣本xi被正確分類。而最大值則沒有上限，取決于分數(shù)sj3.SVM分類器的分類超平面取決于訓練樣本中的哪些樣本？參考答案：SVM分類器的分類超平面是通過支持向量來確定的，這些支持向量位于不同類別之間或與決策邊界最近的位置。其他的訓練樣本雖然對于訓練過程和計算決策邊界的間隔有影響，但最終分類超平面的位置和方向主要由支持向量決定。這也是SVM分類器在訓練集之外的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)秀的原因之一，因為它主要依賴于支持向量而不是所有訓練樣本。第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.教材6-7式給出了多維度數(shù)據(jù)的誤差計算公式，6-9式給出了多樣本數(shù)據(jù)的誤差計算公式，試給出多維多樣本數(shù)據(jù)集的均方誤差計算公式，設(shè)樣本數(shù)為m，每個樣本n維。參考答案：2.圖1中的運算流圖包括加法、乘法和取最大值，在方塊中填入數(shù)字，完成反向傳播。注：為了簡便，圖中只給出了正向傳播的箭頭，省略了反向傳播箭頭，線條上面的數(shù)字為正向傳播的數(shù)值，線條下方的數(shù)字或方框為反向傳播數(shù)值。參考答案：圖13.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層采用什么激活函數(shù)，要根據(jù)求解問題的性質(zhì)決定。請思考，求解回歸問題、二元分類問題、多元分類問題分別宜采用什么樣的激活函數(shù)？參考答案：一般情況下，回歸問題可以使用恒等函數(shù)，二元分類問題使用sigmoid函數(shù)，多元分類問題使用softmax函數(shù)。第7章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念1．假設(shè)將一個大小為320×320×3的彩色圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果第一個隱藏層有100個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元都完全連接到輸入端，那么這個隱藏層有多少個參數(shù)（包括偏置參數(shù)）？參考答案：320*320*3*(100+1)2．假設(shè)將一個大小為320×320×3的彩色圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過一個包含64個濾波器的卷積層，每個濾波器大小為3×3，這個卷積層有多少個參數(shù)（包括偏置參數(shù)）？參考答案：64*(3*3+1)3．假設(shè)輸入是65×65×16的特征圖，將它與32個濾波器進行卷積，濾波器大小均為5×5，步幅為2，沒有填充，輸出特征