計算機視覺（段先華）課后習題及答案 第1-3章

《計算機視覺》課后習題參考答案第1章計算機視覺概述1.根據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據的處理和分析，實現對視覺信息的理解、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，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、標記解剖結構，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）虛擬現實和增強現實：計算機視覺在虛擬現實和增強現實中可以實現空間感知和物體交互，創(chuàng)造更沉浸式的體驗。8）農業(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，以及進行精確農業(yè)。9）圖像風格轉換：利用生成對抗網絡，可以將一種圖像風格轉移到另一張圖像上，如將照片轉化為某種藝術風格。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是什么？參考答案：計算機視覺的主要任務是從圖像或視頻數據中提取有用的信息，實現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：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。這在許多應用中都很重要，如虛擬現實和運動捕捉。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和組成，如室內、室外、人群等。8）圖像生成：利用生成對抗網絡（GAN）等技術，生成新的圖像，這在藝術創(chuàng)作和圖像合成中很有用。9）視頻分析：對視頻數據進行處理和分析，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，以提高圖像質量和可視化效果。11）視覺定位與導航：利用計算機視覺技術，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是一種經典的兩階段目標檢測算法。它引入了區(qū)域生成網絡（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，通過將目標檢測轉化為回歸問題，實現實時檢測。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果的置信度，進而提高準確性。5）DETR（DetectionTransformers）：DETR采用Transformer架構進行目標檢測，將檢測任務轉化為集合預測問題，實現了端到端的檢測過程。6）MaskR-CNN：在FasterR-CNN的基礎上，MaskR-CNN還可以實現實例分割，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、旋轉和翻轉屬于圖像位置變換；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，是否需要對未知數據進行估計？在圖像的縮小過程中，是否需要對未知數據進行估計？參考答案：圖像放大過程中，一般涉及插值運算，需要對未知數據進行估計；圖像縮小過程中，不需要對未知數據進行估計。3.有灰度圖像如圖1所示，請寫出其水平翻轉的結果。434748521185154911702435810520324825193201251251249171246249246246圖1參考答案：水平翻轉即以Y軸為對稱軸翻轉，結果如下：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域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法。理想情況下，直方圖均衡化實現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，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的圖像。直方圖均衡化可實現圖像的自動增強，但效果不易控制，得到的是全局增強的結果。直方圖規(guī)定化可實現圖像的有選擇增強，只要給定規(guī)定的直方圖，即可實現特定增強的效果。2.如圖1所示，有一4×4的圖像，其灰度級別為0-7。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的統(tǒng)計情況?；叶冉y(tǒng)計直方圖是一個一維離散函數，可表示為?k=nk圖1中圖像的灰度直方圖為：(2)對該圖像進行直方圖均衡化處理，寫出過程和結果。序號過程結果1原始圖像灰度級k012345672統(tǒng)計原始圖像各灰度級的像素數n000029503灰度直方圖歸一化rk00000.1250.56250.312504計算灰度累積直方圖sk00000.1250.6875115進行取整擴展k’=INT（(L-1）*sk+0.5）000015776確定映射關系k→k'0,1,2,3→0，4→1，5→5，6,7→77統(tǒng)計映射后的各灰度級的像素數02000905均衡化之后的圖像為：均衡化之后的直方圖為：1577515577555557 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），呈現在圖像上是黑白雜點。中值濾波選擇像素鄰域內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的像素個數多于值為0的像素個數，窗口內像素點均值大于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的像素個數多于值為1的像素個數，窗口內像素點均值小于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]，對應的垂直梯度計算公式為：Sobel垂直模板在二值圖像上移動，得