計(jì)算機(jī)視覺(jué)智慧樹(shù)知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院圖像的分辨率越高，所包含的像素就越多，圖像就越清晰。（）

答案:對(duì)腐蝕操作是將圖像形狀往外擴(kuò)張，膨脹是將物體的形狀向內(nèi)腐蝕。（）

答案:錯(cuò)人臉識(shí)別就是從數(shù)據(jù)集中找到表征每類人臉的特征與類別標(biāo)簽的映射關(guān)系。（）

答案:對(duì)中值濾波和雙邊濾波都屬于非線性濾波。（）

答案:對(duì)函數(shù)cv2.distanceTransform()計(jì)算二值圖像內(nèi)任意點(diǎn)到最近背景點(diǎn)的距離。（）

答案:對(duì)一幅圖像在經(jīng)過(guò)向下采樣后，再對(duì)其進(jìn)行向上采樣，是可以恢復(fù)為原始狀態(tài)的。（）

答案:錯(cuò)普通直方圖均衡化是對(duì)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行全局的調(diào)整，用cv2.equalizeHist()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)（）

答案:對(duì)開(kāi)運(yùn)算可以從圖像中提取表達(dá)區(qū)域形狀的有用圖像分量，以下哪些是開(kāi)運(yùn)算的作用（）。

答案:在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體###消除小物體利用分水嶺算法對(duì)圖像分割時(shí)，會(huì)涉及到的方法包括（）

答案:cv2.threshold()###cv2.distanceTransform()###cv2.connectedComponents()###cv2.cvtColor()下列選項(xiàng)中，適用于檢測(cè)圖像中的直線和圓的函數(shù)是（）

答案:HoughCircles###HoughLines()numpy庫(kù)的divide函數(shù)和運(yùn)算符”/”對(duì)兩個(gè)圖像矩陣做除法，運(yùn)算結(jié)果的像素值是整數(shù)。（）

答案:對(duì)要在圖像上繪制一個(gè)左上角在(100,100)，寬250像素，高200像素的矩形，下列調(diào)用形式正確的是（）。

答案:cv2.rectangle(‘img’,(100,100),(100,300),(255,0,0),3)###cv2.rectangle(‘img’,(350,100),(350,300),(255,0,0),3)###cv2.rectangle(‘img’,(100,100),(350,100),(255,0,0),3)對(duì)像素值23（二進(jìn)制00010111）調(diào)用下列函數(shù)做運(yùn)算，結(jié)果仍然是23的是（）。

答案:cv2.bitwise_xor(23,0)###cv2.bitwise_or(23,0)###cv2.bitwise_and(23,255)繪制直方圖也可以使用matplotlib模塊中pyplot的hist()方法來(lái)繪制，matplotlib.pyplot.hist(src,bins)，關(guān)于參數(shù)說(shuō)明正確的是哪一項(xiàng)：（）

答案:src一般為一維數(shù)組###Bins為灰度級(jí)分組數(shù)量頂帽運(yùn)算和黑帽運(yùn)算的原理操作中所用到的基本操作有（）

答案:開(kāi)運(yùn)算###閉運(yùn)算以下哪些函數(shù)是OpenCV中形態(tài)學(xué)的操作（）。

答案:cv2.morphologyEx()###cv2.erode()###cv2.dilate()醫(yī)學(xué)識(shí)別、遙測(cè)等對(duì)速度要求不高而對(duì)精度要求較高的地方，通常使用哪種邊緣檢測(cè)算法。（）

答案:Canny以下對(duì)于數(shù)字圖像的描述，正確的是？（）。

答案:計(jì)算機(jī)用常用8個(gè)bit位表示像素值###圖像像素值為[0,255]之間的整數(shù)，不能為小數(shù)###二值圖像是指含有黑色或者白色的圖像OpenCV中將RGB圖像img轉(zhuǎn)換為灰度圖的語(yǔ)句是（）。

答案:cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)將圖像opencv.png分別沿X軸向左移動(dòng)50像素，沿Y軸向上移動(dòng)80像素，變換矩陣M中的tx,ty的值分別是（）。

答案:-50,-80開(kāi)運(yùn)算可以從圖像中提取表達(dá)區(qū)域形狀的有用圖像分量，開(kāi)運(yùn)算是使用同一個(gè)結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像先腐蝕再進(jìn)行（）的運(yùn)算。

答案:膨脹OpenCV使用（）語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

答案:C/C++

答案:使用函數(shù)cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)創(chuàng)建旋轉(zhuǎn)矩陣時(shí)，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

答案:angle參數(shù)表示旋轉(zhuǎn)的角度，-30表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30度OpenCV讀取圖像默認(rèn)通道排序順序?yàn)椤凹t色通道-綠色通道-藍(lán)色通道”。（）

答案:錯(cuò)8位無(wú)符號(hào)整型類型的灰度圖像中，灰度值有256種。（）

答案:對(duì)當(dāng)視頻讀入完成，不需要使用VideoCapture對(duì)象時(shí)，無(wú)需要釋放該對(duì)象資源。（）

答案:錯(cuò)對(duì)于一幅彩色圖像img，通過(guò)img.shape獲取彩色圖像的形狀。形狀包括圖像的（）。

答案:通道數(shù)###高度（行數(shù)）###寬度（列數(shù)）

答案:要在圖像上繪制一個(gè)中心在(120,120),長(zhǎng)軸長(zhǎng)240像素，短軸長(zhǎng)180像素，長(zhǎng)軸方向與Y軸夾角45度，綠色，空心橢圓，下列代碼正確的是。（）。

答案:cv2.ellipse(img,(120,120),(120,90),45,0,360,(0,255,0),2)###cv2.ellipse(img,(120,120),(120,90),225,0,360,(0,255,0),2)執(zhí)行c=addWeighted(a,0.6,b,0.4,25)對(duì)兩個(gè)圖像a和b加權(quán)求和，圖像矩陣a和b相同位置分別有像素點(diǎn)的值78和128，結(jié)果矩陣c中對(duì)應(yīng)位置的值為（）

答案:123。圖像平滑處理后會(huì)導(dǎo)致（）。

答案:圖像邊緣模糊要繪制一個(gè)以橢圓中心為原點(diǎn)的第四象限弧線缺失的橢圓，參數(shù)startAngle和endAngle應(yīng)該分別設(shè)置為下列哪組值（）。

答案:90,360關(guān)于“掩模”的作用，下列說(shuō)法正確的是（）。

答案:對(duì)圖像上某些區(qū)域進(jìn)行屏蔽。###提取圖像中感興趣的區(qū)域。###提取圖像結(jié)構(gòu)特征。###制作特殊形狀的圖形。腐蝕操作是最基本的形態(tài)學(xué)操作之一，下列關(guān)于圖像腐蝕的說(shuō)法正確的是（）。

答案:腐蝕運(yùn)行結(jié)果圖比原圖的高亮區(qū)域更小以下能執(zhí)行圖像分割的方法的是（）

答案:cv2.watershed()以下方法能將原圖像的灰度盡可能均勻地映射到全部灰度級(jí)范圍內(nèi)的是（）。

答案:cv2.equalizeHist()形態(tài)學(xué)處理中最基本的運(yùn)算是腐蝕與膨脹。其中，腐蝕通常在去除小顆粒以及消除目標(biāo)物之間的粘連是非常有效的。（）通常用以填補(bǔ)目標(biāo)物中存在的某些空洞。

答案:膨脹調(diào)用opencv庫(kù)的rectangle函數(shù)在圖像上繪制矩形時(shí)，需要指定所繪制矩形的左下角坐標(biāo)和矩形的寬高（）

答案:錯(cuò)頂帽運(yùn)算是用原始圖像減去圖像開(kāi)運(yùn)算的結(jié)果，可以得到圖像的噪聲。（）

答案:對(duì)在OpenCV模塊中cv2.calcHist()函數(shù)的mask參數(shù)用于指定掩模圖像。（）

答案:對(duì)以下屬于邊緣檢測(cè)算法的是（）

答案:Scharr###Laplacian###Sobel###Canny以下方法能使圖像的寬和高變大的是（）

答案:cv2.pyrUp()以下方法能夠增強(qiáng)圖像的局部對(duì)比度的是（）。

答案:cv2.createCLAHE()均值濾波的處理方法是（）。

答案:用模板的均值來(lái)替代原像素的值使用cv2.flip(img,flipcode)函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖片的水平反轉(zhuǎn)，需要設(shè)置flipcode參數(shù)的值為（）。

答案:0

答案:錯(cuò)調(diào)用opencv的polylines函數(shù)繪制一個(gè)綠色的多邊形，參數(shù)isClosed應(yīng)設(shè)置為T(mén)rue。（）

答案:對(duì)關(guān)于拉普拉斯金字塔的描述，正確的是（）

答案:生成拉普拉斯金字塔要用到下采樣###生成拉普拉斯金字塔要用到上采樣圖像的集合變換是指圖像在（）方面的變化。

答案:尺寸###方向###大小###形狀圖像的直方圖是一維的離散函數(shù)，縱軸表示灰度級(jí)，橫軸表示該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻數(shù)。（）

答案:錯(cuò)以下哪些選項(xiàng)屬于繪制直方圖的相關(guān)函數(shù)（）。

答案:matplotlib.pyplot.hist()###Numpy.histogram()###cv2.calcHist()查找掩膜圖像的直方圖，可以用以下哪個(gè)選項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)（）。

答案:cv2.calcHist()下列哪個(gè)調(diào)用resizeWindow函數(shù)調(diào)整窗口大小的形式是正確的（）。

答案:cv2.resizeWindow(‘img’,230,340)###cv2.resizeWindow(‘img’,(230,340))opencv的putText函數(shù)不能直接繪制漢字，若需要繪制漢字，則需要單獨(dú)導(dǎo)入專用的庫(kù)（）

答案:對(duì)OpenCV專門(mén)開(kāi)發(fā)了支持機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ml模塊和dnn模塊。（）

答案:對(duì)函數(shù)cv2.connectedComponents()是將圖像中的背景標(biāo)記為1，前景標(biāo)記為0。（）

答案:錯(cuò)圖像輪廓是指由位于邊緣、連續(xù)的、具有相同顏色和強(qiáng)度的點(diǎn)構(gòu)成的曲線。（）

答案:對(duì)形態(tài)學(xué)梯度可以突出高亮區(qū)域的外圍，因?yàn)樗菂^(qū)域的膨脹減去區(qū)域的收縮。（）

答案:對(duì)直方圖均衡化是將直方圖分布變成近似均勻分布，體現(xiàn)不同灰度級(jí)分布的“均衡”。（）

答案:對(duì)RGB圖像是每個(gè)像素有三個(gè)采樣值的圖像。（）

答案:對(duì)均值濾波是典型的非線性濾波算法，是指用當(dāng)前像素點(diǎn)周圍領(lǐng)域內(nèi)像素值的均值來(lái)代替當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值。（）

答案:錯(cuò)調(diào)用opencv庫(kù)的resizeWindow調(diào)整窗口大小時(shí)，可以使用二元組指定窗口大小，也可以使用兩個(gè)參數(shù)分別指定窗口大小。（）

答案:對(duì)代碼cv2.circle(img,(160,120),100,(255,0,0),-1)可以在圖像img上繪制一個(gè)圓心在(160,120)半徑為100的藍(lán)色實(shí)心圓形。（）

答案:對(duì)表達(dá)式c=a*b實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩陣做乘法，矩陣a和b形狀可以不相同，只要滿足矩陣乘法的維度要求即可。（）

答案:錯(cuò)下列選項(xiàng)是視頻文件的是（）。

答案:avi###mp4###rmvb對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行歸一化之后，方框?yàn)V波等同于均值濾波。（）

答案:對(duì)有圖像img，和經(jīng)過(guò)閾值化處理后的二值圖像mask，兩個(gè)圖像大小相同，下列哪些操作能把mask圖像里的前景添加到img上。（）

答案:cv2.add(img,np.zeros(np.shape(img),dtype=np.uint8),mask=mask)###cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)###cv2.bitwise_or(img,img,mask=mask)以下和直方圖有關(guān)的描述正確的是（）

答案:圖像直方圖能反應(yīng)不同灰度級(jí)像素點(diǎn)的分布###直方圖均衡化有普通直方圖均衡化方法和限制對(duì)比度直方圖均衡化方法###不同的圖像可以有相同的直方圖###直方圖均衡化是為了讓像素點(diǎn)在各個(gè)灰度級(jí)分布更加均衡一個(gè)較好的平滑處理方法應(yīng)該既能消除圖像噪聲，又不使圖像邊緣輪廓和線條變模糊。（）

答案:對(duì)拉普拉斯金字塔生成過(guò)程中涉及到的函數(shù)為（）

答案:cv2.pyrUp()###cv2.pyrDown()開(kāi)運(yùn)算是閉運(yùn)算的一個(gè)相反操作，通常是被用來(lái)填充前景物體中的小洞，或者抹去前景物體上的小黑點(diǎn)。（）

答案:錯(cuò)下面關(guān)于超閾值零處理的說(shuō)法正確的是（）。

答案:maxval的值為255###函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type參數(shù)設(shè)置為cv2.THRESH_TOZERO_INV###如果thresh為127，則超閾值零處理后圖像中像素值170將修改為0###其含義是將圖像像素值大于閾值的像素值設(shè)置為0，將小于等于的像素值不改變，保持原來(lái)的值。限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化，更適合于改進(jìn)圖像的局部對(duì)比度以及獲得更多的圖像細(xì)節(jié)（）

答案:對(duì)numpy庫(kù)的dot函數(shù)和opencv庫(kù)的multiply函數(shù)對(duì)兩個(gè)矩陣做乘法的結(jié)果相同。（）

答案:錯(cuò)OpenCV中的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊包括的算法有（）。

答案:K均值聚類###線性回歸###邏輯回歸###樸素貝葉斯下列關(guān)于圖像屬性以及分辨率的描述，正確的是（）。

答案:圖像分辨率越大，圖像越清晰###img.shape表示圖像的高度、寬度和通道數(shù)###圖像的分辨率=圖像高h(yuǎn)*圖像寬w關(guān)于高斯金字塔的描述，正確的是（）

答案:下采樣一次，圖像寬和高變?yōu)樵瓉?lái)的二分之一###高斯金字塔有上采樣和下采樣使用VideoCapture類讀一段視頻中的幀需要經(jīng)過(guò)哪些步驟？（）

答案:創(chuàng)建VideoCapture類的對(duì)象###釋放VideoCapture類對(duì)象###讀入幀圖像的形態(tài)學(xué)操作中基本運(yùn)算有（）

答案:膨脹###開(kāi)運(yùn)算###閉運(yùn)算###腐蝕以下關(guān)于獲取物體邊界的說(shuō)法正確的是（）

答案:通過(guò)原始圖像與腐蝕后圖像作差能夠獲取邊界###通過(guò)膨脹后圖像與原始圖像作差能獲取邊界###通過(guò)形態(tài)學(xué)梯度操作能獲取邊界普通高斯濾波與雙邊濾波的區(qū)別在于（）

答案:雙邊濾波具有保邊特性###普通的高斯濾波會(huì)將圖像的邊緣模糊掉下面關(guān)于二值化閾值處理說(shuō)法正確的是（）。

答案:其含義是將圖像的像素值大于閾值的像素值設(shè)置為255，將小于等于閾值的像素值設(shè)置為0。###閾值一般設(shè)置為127###二值化閾值處理后的圖像為灰度圖###函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type參數(shù)設(shè)置為cv2.THRESH_BINARY以下屬于目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景的是（）。

答案:植物病蟲(chóng)害檢測(cè)###火焰檢測(cè)###工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)###道路交通行人檢測(cè)在圖像變換過(guò)程中使用齊次坐標(biāo)的作用是（）。

答案:可以將各種變換用階數(shù)統(tǒng)一的矩陣來(lái)表示計(jì)算機(jī)中圖像的表現(xiàn)形式有（）。

答案:彩色圖###二值圖###灰度圖對(duì)于色彩不均衡的圖像，使用（）方法可以較為方便地選擇出圖像分割的最佳閾值。

答案:截?cái)嚅撝堤幚鞳penCV加載TensorFlow()框架訓(xùn)練好的模型時(shí)，使用的方法是（）

答案:cv2.dnn.readNetFromTensorflow()膨脹操作是最基本的形態(tài)學(xué)操作之一，如果圖像內(nèi)兩個(gè)對(duì)象的距離非常近，膨脹以后，兩個(gè)對(duì)象可能（）？

答案:連接在一起OpenCV加載Caffe框架訓(xùn)練好的模型時(shí)，使用的方法是（）

答案:cv2.dnn.readNetFromCaffe()以下關(guān)于人臉識(shí)別的描述，正確的是（）

答案:EigenFaces將高維的變?yōu)榈途S數(shù)據(jù)（降維）后，再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，獲取識(shí)別結(jié)果。###在LBPH評(píng)分中，一般認(rèn)為小于50的值是可以接受的，如果該值大于80則認(rèn)為差別較大###Fisherfaces采用線性判別分析(LDA)方法實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。###Fisherfaces人臉識(shí)別評(píng)分通常在0-20000之間，低于5000則認(rèn)為識(shí)別結(jié)果相當(dāng)可靠。頂帽運(yùn)算是圖像開(kāi)運(yùn)算再做處理后的結(jié)果，可以得到（）。

答案:圖像的噪聲為什么會(huì)產(chǎn)生噪聲污染（）。

答案:傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備的不完善OpenCV中讀取圖像、顯示圖像、保存圖像的函數(shù)依次是（）。

答案:imread()、imshow()、imwrite()在HSV色彩空間中，代表色調(diào)的通道是（）

答案:H調(diào)用opencv的函數(shù)putText在圖像上繪制文本，指定的坐標(biāo)是文本（）的坐標(biāo)。

答案:左下角要在圖像img上繪制一個(gè)線條粗細(xì)為3的藍(lán)色空心半圓，圓心在(100,100),半徑長(zhǎng)80，繪制的是圓心左邊的半部分，下列代碼正確的是。（）

答案:cv2.ellipse(img,(100,100),(80,80),0,90,270,(255,0,0),3)下列選項(xiàng)中，可返回輪廓面積的函數(shù)是（）

答案:contourArea()要繪制一條紅色直線，使用的color參數(shù)的值正確的是（）。

答案:(0,0,255)opencv中顯示圖像，若想顯示窗口適應(yīng)圖片大小，可以在namedWindow函數(shù)中使用下列哪個(gè)值作為flags參數(shù)的實(shí)參。（）

答案:WINDOW_AUTOSIZE以下屬于限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化方法的是（）。

答案:cv2.createCLAHE()以下哪個(gè)選項(xiàng)能夠查找直方圖（）。

答案:cv2.calcHist()關(guān)于數(shù)字圖像的直方圖描述正確的是（）。

答案:數(shù)字圖像直方圖可以為柱形圖

答案:Yolox算法訓(xùn)練命令中，-b表示批次大小。（）

答案:對(duì)在使用labelimg進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，需要在終端輸入labelimg命令打開(kāi)標(biāo)注工具。（）

答案:對(duì)Yolox算法只能使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練，不能使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練、（）

答案:錯(cuò)Yolox算法的改進(jìn)點(diǎn)包括：Decoupledhead、simOTA等。（）

答案:對(duì)佩戴頭盔識(shí)別系統(tǒng)開(kāi)發(fā)包括：數(shù)據(jù)標(biāo)注、環(huán)境搭建、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試等環(huán)節(jié)。（）

答案:對(duì)OpenCV的dnn模塊支持加載PyTorch框架訓(xùn)練好的模型進(jìn)行推理，不支持加載TensorFlow框架訓(xùn)練好的模型（）

答案:錯(cuò)以下屬于OpenCV機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)模型的是（）

答案:決策樹(shù)OpenCV有三種人臉識(shí)別方法，分別為L(zhǎng)BPH、EigenFishfaces、Fisherfaces人臉識(shí)別（）

答案:對(duì)人臉識(shí)別和人臉檢測(cè)在原理上完全一樣（）

答案:錯(cuò)OpenCV可以實(shí)現(xiàn)以下哪些（）

答案:貓臉檢測(cè)###人臉識(shí)別###車牌檢測(cè)###目標(biāo)檢測(cè)OpenCV的dnn模塊支持加載多種框架訓(xùn)練好的模型進(jìn)行推理，這些框架包括（）

答案:PyTorch###TensorFlow###Darknet###CaffeOpenCV的dnn模塊的優(yōu)點(diǎn)主要包括（）

答案:dnn支持目標(biāo)分類和目標(biāo)檢測(cè)###dnn模塊只實(shí)現(xiàn)模型推理的功能###只需要加載模型的配置文件和模型參數(shù)就能夠?qū)崿F(xiàn)推理。以下哪個(gè)選項(xiàng)可以檢測(cè)圖片中的車牌（）

答案:haarcascade_russian_plate_number.xml檢測(cè)視頻中的人臉，涉及到的方法包括（）

答案:cv2.CascadeClassifier()###cv2.rectangle()###cv2.VideoCapture()###face.detectMultiScale()以下屬于貓臉檢測(cè)器的是（）

答案:haarcascade_frontalcatface.xml有一段視頻文件car.mp4，video=cv2.VideoCapture(“car.mp4”)，以下代碼可以計(jì)算視頻文件前10秒含有幀數(shù)的代碼是（）。

答案:frame_num=10*video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)如果要讀取視頻car.mp4的第一幀，下面代碼正確的是（）。

答案:cap=cv2.VideoCapture(“car.mp4”);ret,frame=cap.read()下列選項(xiàng)不是視頻文件的是（）。

答案:jpg使用VideoWriter類保存一段視頻需要經(jīng)過(guò)哪些步驟？（）

答案:釋放VideoWriter類對(duì)象###寫(xiě)入讀取到的幀###創(chuàng)建VideoWriter類的對(duì)象關(guān)于視頻的相關(guān)描述，說(shuō)法錯(cuò)誤的是哪一項(xiàng)（）。

答案:cv2.VideoCapture(1)表示獲取本地?cái)z像頭數(shù)據(jù)OpenCV庫(kù)中提供了讀取視頻的類VideoCapture，可以讀取視頻的各種參數(shù)，如果要讀取視頻的幀率，應(yīng)該使用（）代碼。

答案:cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)下列視頻文件屬性參數(shù)中，哪一項(xiàng)是幀數(shù)。（）

答案:cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT當(dāng)視頻寫(xiě)入完成，不需要使用VideoWriter對(duì)象時(shí)，無(wú)需要釋放該對(duì)象資源。（）

答案:錯(cuò)對(duì)于64位的Windows10筆記本，通過(guò)capture=cv2.VideoCapture(0)可以打開(kāi)筆記本內(nèi)置攝像頭。（）

答案:對(duì)在不需要攝像頭對(duì)象capture時(shí)，需要通過(guò)下列哪個(gè)方法及時(shí)關(guān)閉攝像頭。（）

答案:capture.release()關(guān)于分水嶺算法的描述正確的是（）

答案:會(huì)涉及到膨脹操作###需要將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閱瓮ǖ阑叶葓D###會(huì)涉及到形態(tài)學(xué)操作函數(shù)###會(huì)涉及到距離轉(zhuǎn)換函數(shù)能實(shí)現(xiàn)高斯金字塔向上采樣的函數(shù)是（）

答案:cv2.PyrUp()高斯金字塔上采樣是下采樣的逆過(guò)程（）

答案:錯(cuò)獲得拉普拉斯金字塔圖像，涉及到的方法有（）

答案:高斯金字塔下采樣###高斯金字塔上采樣分水嶺算法分割函數(shù)是（）

答案:cv2.watershed()高斯金字塔向下采樣圖像沒(méi)有信息損失（）

答案:錯(cuò)關(guān)于圖像金字塔的描述正確的是（）

答案:向下采樣時(shí)每次采樣圖像的高度和寬度都減小為原來(lái)的二分之一關(guān)于圖像金字塔上采樣和下采樣的描述，正確的是（）

答案:下采樣有圖像像素有信息損失下列屬于高斯金字塔上采樣的是（）

答案:cv2.pyrUp()圖像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔（）

答案:對(duì)關(guān)于直方圖性質(zhì)，下列說(shuō)法正確的是（）

答案:不同的圖像可以有相同的直方圖###直方圖不包含像素在圖像中的位置信息普通直方圖均衡化的實(shí)現(xiàn)函數(shù)是（）

答案:cv2.equalizeHist()直方圖灰度級(jí)的范圍可以為（）

答案:0~255普通直方圖均衡化是對(duì)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行全局的調(diào)整（）

答案:對(duì)直方圖均衡化的實(shí)現(xiàn)方法包括（）

答案:cv2.createCLAHE()###cv2.equalizeHist()Numpy模塊中計(jì)算直方圖的函數(shù)是（）

答案:histogram()以下哪種技術(shù)能夠增強(qiáng)圖像的全局或局部對(duì)比度？（）

答案:直方圖均衡化在計(jì)算灰度直方圖時(shí)，我們可以使用的函數(shù)是（）

答案:cv2.calcHist()限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化，更適合于改進(jìn)圖像的局部對(duì)比度（）

答案:對(duì)直方圖均衡化是一種增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法（）

答案:對(duì)圖像的邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到（）較高層次的圖像應(yīng)用中去。

答案:圖像增強(qiáng)###圖像識(shí)別###圖像分割###圖像壓縮查找到圖像的輪廓后，可以采用多種方式判斷輪廓的特性，便于選擇合適的部分。如果cnt是一個(gè)矩形輪廓，想要計(jì)算其周長(zhǎng)，以下代碼正確的是（）。

答案:cv2.arcLength(cnt,True)查找到輪廓后，還可以獲取輪廓的不同特征，例如（）等，還可以通過(guò)不同的形狀擬合輪廓。

答案:周長(zhǎng)###邊界框###重心###面積函數(shù)cv2.boundingRect與cv2.minAreaRect的區(qū)別在于（）。

答案:boundingRec不考慮旋轉(zhuǎn)梯度的方向是函數(shù)f(x,y)變化最（）的方向。

答案:快OpenCV中通過(guò)使用findContours函數(shù)，簡(jiǎn)單幾個(gè)的步驟就可以檢測(cè)出物體的輪廓，contours是一個(gè)向量，向量?jī)?nèi)每個(gè)元素保存了一組由連續(xù)的Point點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)的集合的向量，每一組Point點(diǎn)集就是一個(gè)（）。

答案:輪廓以下哪些屬于常用的邊緣檢測(cè)方法（）。

答案:cv2.Sobel()###cv2.Canny()###cv2.Laplacian()邊緣檢測(cè)是將邊緣像素標(biāo)識(shí)出來(lái)的一種圖像分割技術(shù)。（）

答案:對(duì)關(guān)于圖像輪廓的查找和繪制，描述正確的是哪一項(xiàng)（）。

答案:cv2.findContours()函數(shù)用于從二值圖像中查找圖像輪廓當(dāng)圖像中存在邊緣時(shí)，一定有（）的梯度值。

答案:大圖像的膨脹和腐蝕操作所涉及到的核心運(yùn)算是（）

答案:卷積運(yùn)算與腐蝕操作完全相反的操作是（）

答案:膨脹圖像的形態(tài)學(xué)操作中，將圖像閉運(yùn)算操作減去原始圖像的結(jié)果，得到圖像內(nèi)部的小孔或是前景中的小黑點(diǎn)，這類操作是（）。

答案:黑帽運(yùn)算能夠獲取圖像目標(biāo)邊界信息的操作是（）

答案:形態(tài)學(xué)梯度以下哪個(gè)案例不能用形態(tài)學(xué)解決（）。

答案:檢測(cè)圖像中的直線圖像形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的形狀為（）。

答案:可以是任何形狀膨脹操作是最基本的形態(tài)學(xué)操作之一，下列關(guān)于圖像膨脹的說(shuō)法正確的是（）。

答案:膨脹類似于“領(lǐng)域擴(kuò)張”，對(duì)圖像中高亮部分進(jìn)行擴(kuò)張Opency中的cv2.dilate函數(shù)是(

)操作

答案:膨脹下面關(guān)于反二值化閾值處理說(shuō)法正確的是（）。

答案:閾值一般設(shè)置為127###函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type參數(shù)設(shè)置為cv2.THRESH_BINARY_INV###二值化閾值處理后的圖像為灰度圖###其含義是將圖像的像素值大于閾值的像素值設(shè)置為0，將小于等于閾值的像素值設(shè)置為255。下面關(guān)于截?cái)嚅撝堤幚淼恼f(shuō)法正確的是（）。

答案:其含義是將圖像像素值大于閾值的像素值設(shè)置為255，將小于等于閾值的像素值不改變，保持原來(lái)的值。###函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type參數(shù)設(shè)置為cv2.HRESH_TRUNC###處理后的圖像的像數(shù)值有多個(gè)值函數(shù)cv2.boundingRect與cv2.minAreaRect的區(qū)別在于（）.

答案:boundingRec不考慮旋轉(zhuǎn)局部二值化方法中，每個(gè)區(qū)域的閾值相同。（）

答案:錯(cuò)cv2.threshold函數(shù)返回兩個(gè)值，它們是（）。

答案:閾值，處理后的圖像在函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)中，參數(shù)thresh表示的含義是（）。

答案:閾值下面關(guān)于低閾值零處理的說(shuō)法正確的是（）。

答案:maxval的值為255###函數(shù)cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)的type參數(shù)設(shè)置為cv2.THRESH_TOZERO###其含義是將圖像像素值小于等于閾值的像素值設(shè)置為0，將大于閾值的像素值不改變，保持原來(lái)的值。下面關(guān)于圖像閾值處理說(shuō)法正確的是（）。

答案:閾值處理直觀、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且計(jì)算速度快###圖像閾值處理適合物體與背景有較強(qiáng)對(duì)比的圖像###在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，閾值處理就是設(shè)定某個(gè)閾值，然后對(duì)大于閾值的像素或者小于閾值的像素統(tǒng)一處理的過(guò)程###圖像閾值處理是進(jìn)行圖像分割的主要方法之一任何包含前景和背景的圖像都可以使用大津法獲得最佳閾值。（）

答案:錯(cuò)關(guān)于雙邊濾波的描述錯(cuò)誤的是（）

答案:雙邊濾波和高斯濾波的效果一樣以下哪個(gè)方法可以實(shí)現(xiàn)均值濾波（）

答案:cv2.blur()以下濾波技術(shù)中屬于非線性濾波的是（）

答案:中值濾波有關(guān)濾波以及高斯濾波的描述錯(cuò)誤的是（）

答案:濾波的效果和卷積核的大小無(wú)關(guān)當(dāng)方框?yàn)V波函數(shù)中的可選參數(shù)normalize為（）時(shí)，方框?yàn)V波就是均值濾波，a就等于（）

答案:True,1/9圖像平滑的目的是（）

答案:使圖像亮度平緩改變，改善圖像質(zhì)量濾波屬于圖像平滑技術(shù)，以下哪個(gè)方法可以實(shí)現(xiàn)方框?yàn)V波（）

答案:cv2.boxFilter()以下哪個(gè)方法可以使用自定義的卷積核來(lái)執(zhí)行濾波操作（）

答案:2D卷積有關(guān)中值濾波的描述錯(cuò)誤的是（）

答案:用其周圍N×N個(gè)點(diǎn)像素值的平均值來(lái)替代當(dāng)前點(diǎn)的像素值噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布的這類噪聲稱之為（）

答案:高斯噪聲在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于進(jìn)行透視變換？（）

答案:cv2.warpPerspective()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于將圖像進(jìn)行縮放？（）

答案:cv2.resize()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像？（）

答案:cv2.cvtColor()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于顯示圖像？（）

答案:cv2.imshow()空間變換是圖像預(yù)處理的重要步驟之一，任何一個(gè)放射變換可以分解為（）。

答案:尺度、伸縮、扭曲、旋轉(zhuǎn)、平移的組合在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于繪制矩形？（）

答案:cv2.rectangle()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于加載圖像？（）

答案:cv2.imread()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于查找圖像中的輪廓？（）

答案:cv2.findContours()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于將圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)？（）

答案:cv2.rotate()在OpenCV中，以下哪個(gè)函數(shù)用于將圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)置？（）

答案:cv2.transpose()numpy庫(kù)的divide函數(shù)和運(yùn)算符”/”對(duì)兩個(gè)圖像矩陣做除法，運(yùn)算結(jié)果的最終像素值是浮點(diǎn)數(shù)。（）

答案:錯(cuò)

答案:對(duì)一個(gè)二值圖像使用bitwise_not函數(shù)做非運(yùn)算，可以交換圖像的前景和背景（）

答案:對(duì)opencv庫(kù)的multiply函數(shù)對(duì)兩個(gè)矩陣做乘法，與運(yùn)算符“@”做乘法結(jié)果相同。（）

答案:錯(cuò)執(zhí)行c=addWeighted(a,0.4,b,0.6,20)對(duì)兩個(gè)圖像a和b加權(quán)求和，圖像矩陣a和b相同位置分別有像素點(diǎn)的值70和120，結(jié)果矩陣c中對(duì)應(yīng)位置的值為（）

答案:120。表達(dá)式c=a*b實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩陣的點(diǎn)乘，即矩陣a和b形狀對(duì)應(yīng)位置的元素做乘法，a和b的形狀要相同。（）

答案:對(duì)

答案:

答案:兩個(gè)像素值23（二進(jìn)制00010111）和131（二進(jìn)制10000011）做按位“異或”運(yùn)算，結(jié)果是（）。

答案:148

答案:代碼cv.circle(img,(160,120),80,(0,0,255),-1)可以在圖像img上繪制一個(gè)紅色實(shí)習(xí)圓形。（）

答案:對(duì)opencv中顯示圖像，如果想實(shí)現(xiàn)無(wú)論圖片多大，都