C++計算機視覺應(yīng)用實例試題及答案

C++計算機視覺應(yīng)用實例試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺領(lǐng)域中，以下哪個概念指的是通過圖像或視頻數(shù)據(jù)提取場景中的物體、形狀、紋理等信息？

A.視覺感知

B.圖像識別

C.目標(biāo)檢測

D.視覺定位

2.在C++中，用于圖像處理的開源庫OpenCV的全稱是什么？

A.OpenComputerVision

B.OpenComputerVisionLibrary

C.OpenComputerVisionSystem

D.OpenComputerVisionToolkit

3.以下哪個函數(shù)用于讀取圖像文件？

A.imread()

B.imwrite()

C.imshow()

D.waitKey()

4.在OpenCV中，如何將一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像？

A.cvtColor()

B.threshold()

C.convertTo()

D.blur()

5.在C++中，以下哪個函數(shù)用于在圖像上繪制矩形？

A.drawContours()

B.drawRect()

C.line()

D.circle()

6.在計算機視覺中，以下哪個技術(shù)用于檢測圖像中的邊緣？

A.Hough變換

B.SIFT特征提取

C.K-means聚類

D.Kalman濾波

7.以下哪個函數(shù)用于計算兩個圖像之間的相似度？

A.compare()

B.matchTemplate()

C.matchShapes()

D.compareHist()

8.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)用于在圖像上添加文字？

A.putText()

B.addText()

C.insertText()

D.appendText()

9.以下哪個函數(shù)用于在圖像上創(chuàng)建高斯模糊效果？

A.GaussianBlur()

B.blur()

C.medianBlur()

D.bilateralFilter()

10.在C++中，以下哪個庫可以用于進(jìn)行機器學(xué)習(xí)？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.scikit-learn

D.OpenCV

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.計算機視覺系統(tǒng)的基本組成部分包括哪些？

A.圖像采集

B.圖像處理

C.數(shù)據(jù)存儲

D.硬件設(shè)備

E.算法實現(xiàn)

2.OpenCV庫中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的幾何變換？

A.warpPerspective()

B.rotate()

C.resize()

D.flip()

E.threshold()

3.以下哪些技術(shù)屬于圖像分割的方法？

A.區(qū)域生長

B.邊緣檢測

C.水平集方法

D.活動輪廓模型

E.基于密度的方法

4.在C++中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的濾波操作？

A.GaussianBlur()

B.blur()

C.medianBlur()

D.bilateralFilter()

E.Sobel()

5.以下哪些是特征提取技術(shù)？

A.SIFT

B.SURF

C.ORB

D.HOG

E.Hough變換

6.在計算機視覺中，以下哪些方法可以用于跟蹤目標(biāo)？

A.Kalman濾波

B.Camshift算法

C.K-means聚類

D.Lucas-Kanade光流法

E.基于模板匹配的方法

7.以下哪些是圖像描述符？

A.均值

B.熵

C.主成分分析

D.HOG描述符

E.SIFT特征

8.在OpenCV中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的匹配？

A.matchTemplate()

B.matchShapes()

C.findContours()

D.findNonZero()

E.compareHist()

9.以下哪些是機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？

A.決策樹

B.支持向量機

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.K最近鄰

E.聚類分析

10.在C++中，以下哪些庫可以用于深度學(xué)習(xí)？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Keras

D.OpenCV

E.scikit-learn

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.OpenCV庫中的imread()函數(shù)可以讀取任意格式的圖像文件。（×）

2.在OpenCV中，cvtColor()函數(shù)可以將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。（√）

3.使用GaussianBlur()函數(shù)進(jìn)行圖像模糊時，較大的核大小會導(dǎo)致圖像更加模糊。（√）

4.SIFT（尺度不變特征變換）算法在圖像處理中主要用于邊緣檢測。（×）

5.在C++中，使用OpenCV庫進(jìn)行圖像處理時，不需要安裝任何額外的依賴庫。（×）

6.Hough變換可以用于檢測圖像中的直線和圓。（√）

7.K-means聚類算法適用于圖像分割任務(wù)。（×）

8.Lucas-Kanade光流法是一種基于像素的圖像匹配方法。（√）

9.在OpenCV中，可以使用findContours()函數(shù)找到圖像中的輪廓。（√）

10.在計算機視覺中，機器學(xué)習(xí)主要用于特征提取和分類任務(wù)。（√）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述計算機視覺的基本流程，并簡要說明每個步驟的作用。

2.解釋什么是特征提取，并舉例說明幾種常見的圖像特征。

3.描述如何使用OpenCV庫中的函數(shù)進(jìn)行圖像的幾何變換，包括旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)。

4.解釋什么是圖像分割，并列舉三種常見的圖像分割方法及其原理。

5.簡要介紹Hough變換在計算機視覺中的應(yīng)用，并說明如何使用OpenCV實現(xiàn)直線檢測。

6.討論機器學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用，并舉例說明如何使用機器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分類。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.B.圖像識別

2.B.OpenComputerVisionLibrary

3.A.imread()

4.B.threshold()

5.B.drawRect()

6.A.Hough變換

7.B.matchTemplate()

8.A.putText()

9.A.GaussianBlur()

10.A.TensorFlow

二、多項選擇題

1.A.視覺感知

2.A.warpPerspective()

3.A.區(qū)域生長

4.A.GaussianBlur()

5.A.SIFT

6.A.Kalman濾波

7.D.HOG描述符

8.A.matchTemplate()

9.A.決策樹

10.A.TensorFlow

三、判斷題

1.×

2.√

3.√

4.×

5.×

6.√

7.×

8.√

9.√

10.√

四、簡答題

1.計算機視覺的基本流程包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、圖像分割、目標(biāo)檢測和識別、圖像理解等步驟。每個步驟的作用分別是：采集圖像數(shù)據(jù)、去除噪聲、提取關(guān)鍵特征、分割圖像區(qū)域、識別圖像中的目標(biāo)、理解圖像內(nèi)容。

2.特征提取是從圖像中提取出具有區(qū)分性的信息，以便進(jìn)行后續(xù)處理。常見的圖像特征包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。例如，SIFT算法提取的是圖像中的關(guān)鍵點及其描述符。

3.使用OpenCV庫進(jìn)行圖像幾何變換時，可以通過warpPerspective()函數(shù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)需要提供旋轉(zhuǎn)中心和角度，縮放需要提供縮放比例，翻轉(zhuǎn)需要指定翻轉(zhuǎn)方向。

4.圖像分割是將圖像分割成若干個區(qū)域，每個區(qū)域代表圖像中的一個對象。常見的圖像分割方法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的