機器視覺基礎知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋青島濱海學院緒論單元測試

中國的機器視覺技術起步較晚，且發(fā)展緩慢。（）

A:錯B:對

答案:錯機器視覺技術被廣泛的應用在工業(yè)、農業(yè)、醫(yī)藥、軍事、交通、氣象等等國民經濟的諸多領域。（）

A:對B:錯

答案:對機器視覺技術可進行顏色的識別、字符的識別、圖形的識別、人臉的識別，甚至很相似的動物的識別。（）

A:錯B:對

答案:對在不適合人工作業(yè)的危險生產環(huán)境，可以考慮使用機器視覺技術代替人眼。（）

A:對B:錯

答案:對本課程的內容包括（）。

A:圖像處理基本操作

B:圖像的幾何變換、圖像的特效處理、圖像的美化

C:淺談深度學習

D:圖像的采集

答案:圖像處理基本操作

；圖像的幾何變換、圖像的特效處理、圖像的美化

；淺談深度學習

；圖像的采集

模塊一單元測試

分辨率和像素深度共同決定了圖像的大小。（）

A:錯B:對

答案:對常用的國外相機有（）。

A:達爾薩

B:?？低?/p>

C:康耐視

D:AVT

答案:達爾薩

；康耐視

；AVT

線陣相機芯片為線狀，相機一次拍出來的圖像是一條線，線陣相機需要多次成像后，將所成的“線”拼成一幅完整的圖像。（）

A:錯B:對

答案:對當光線不足時，應該把光圈調大，讓更多光線進入相機，反之亦然。（）

A:錯B:對

答案:對合適的光源系統(tǒng)能夠對整個機器視覺檢測項目起到事半功倍的作用，光源的具體作用（）。

A:克服環(huán)境光的干擾，保證圖像的穩(wěn)定性

B:照亮目標，提高亮度

C:用做測量的工具或參照物

D:提高需要檢測目標與背景的對比度

答案:克服環(huán)境光的干擾，保證圖像的穩(wěn)定性

；照亮目標，提高亮度

；用做測量的工具或參照物

；提高需要檢測目標與背景的對比度

模塊二單元測試

人眼看起來連續(xù)的視頻，其幀速率至少要達到（）

A:15fps

B:10fps

C:25fps

D:20fps

答案:15fps

下列像素值中代表黑色的是（）

A:RGB(128,128,128)

B:RGB(0,0,255)

C:RGB(0,0,0)

D:RGB(255,255,255)

答案:RGB(0,0,0)

圖像直方圖的橫坐標的數值從0-255。（）

A:錯B:對

答案:對OpenCV中保存圖片的函數是（）。

A:cv2.imshow()

B:import

C:cv2.imread()

D:cv2.imwrite()

答案:cv2.imwrite()

OpenCV中將圖片寫入視頻的函數是（）

A:cv2.waitKey()

B:cap.read()

C:cv2.VideoWriter()

D:cv2.imwrite()

答案:cv2.VideoWriter()

模塊三單元測試

圖片的豎直鏡像是將圖像上半部分和下半部分以圖像水平中軸線為中心軸進行對換。（）

A:對B:錯

答案:對圖像的幾何變換包括（）。

A:鏡像和旋轉

B:剪切

C:縮放

D:移位

答案:鏡像和旋轉

；剪切

；縮放

；移位

圖片的鏡像dst[height,i]=(0,0,255)中(0,0,255)表示是（）。

A:藍色

B:黑色

C:白色

D:紅色

答案:紅色

圖片的移位dst=np.zeros(img.shape,np.uint8)中，np.uint8表示圖片的數據類型。（）

A:錯B:對

答案:對圖片的旋轉dst=cv2.warpAffine(img,matRotate,(height,width))中，matRotate表示當前的旋轉矩陣。（）

A:對B:錯

答案:對

模塊四單元測試

完成兩張圖像的融合時，調用的函數是（）。

A:cv2.cvtColor

B:cv2.Canny

C:cv2.imread

D:cv2.addWeighted

答案:cv2.addWeighted

調用zeros函數時，需要引入（）模塊。

A:random

B:string

C:numpy

D:math

答案:numpy

調用sqrt函數時，需要引入（）模塊。

A:math

B:random

C:string

D:numpy

答案:math

通過調用cv2.Canny(image,threshold1,threshold2)完成圖像的邊緣檢測時，滯后閾值1(threshold1)和滯后閾值2(threshold2)不能取相同的值。（）

A:錯B:對

答案:錯通過img.shape讀取彩色圖像的Info信息時，讀出來的是一個三維數組。（）

A:對B:錯

答案:對

模塊五單元測試

可以實現圖片修補和展示的函數是（）。

A:Cv2.inpaint()和Cv2.imshow()

B:Cv2.split()和Cv2.imread()

C:Cv2.split()和Cv2.merge()

D:Cv2.inpaint()和Cv2.waitKey()

答案:Cv2.inpaint()和Cv2.imshow()

通過語句paint[i,200]=255可繪制一條（）。

A:白色的橫線

B:黑色的橫線

C:黑色的豎線

D:白色的豎線

答案:白色的橫線

YUV均衡化和彩色圖均衡化都需要進行圖片的分解和合成。（）

A:錯B:對

答案:對在圖像增強中，為了防止經過運算后的像素值越界，采用的方法是（）。

A:ifr＜0:r=255

B:ifr＞255:r=255

C:ifr＜255:r=255

D:ifr＞0:r=255

答案:ifr＞255:r=255

高斯分布在定義域上均為正值，為了滿足無限大的卷積核要求，需要取均值周圍1倍標準差內的值。（）

A:錯B:對

答案:錯

模塊六單元測試

一個2行3列的二維張量和一個2行2列的二維張量通過tf.concat實現張量的連接后，轉換后的張量為（）。

A:2行2列的二維張量

B:5行2列的二維張量

C:2行3列的二維張量

D:2行5列的二維張量

答案:2行5列的二維張量

數據量較大時，可以用多個TFRecord文件存儲數據，提高處理效率。（）

A:對B:錯

答案:對在一維離散卷積時要確定錨點位置，若卷積核長度為L，L為奇數，則錨點位置為（）。

A:(L+2)/2

B:(L+1)/2

C:(L-2)/2

D:(L-1)/2

答案:(L-1)/2

池化操作取輸入張量的每一個位置的矩形鄰域內值的最小值或平均值作為該位置的輸出值。（）

A:錯B:對

答案:錯搭建人工神經網絡模型