2025年計(jì)算機(jī)視覺面試題庫一、選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種圖像增強(qiáng)方法主要用于提高圖像對(duì)比度？-A.直方圖均衡化-B.中值濾波-C.高斯模糊-D.銳化濾波2.在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLOv5與FasterR-CNN的主要區(qū)別是什么？-A.YOLOv5使用非極大值抑制（NMS），F(xiàn)asterR-CNN使用區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）-B.YOLOv5是單階段檢測(cè)器，F(xiàn)asterR-CNN是兩階段檢測(cè)器-C.YOLOv5使用錨框，F(xiàn)asterR-CNN使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）-D.YOLOv5適用于小目標(biāo)檢測(cè)，F(xiàn)asterR-CNN適用于大目標(biāo)檢測(cè)3.以下哪種算法不屬于圖像分割算法？-A.K-means聚類-B.U-Net-C.SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)-D.MaskR-CNN4.在光流法中，Lucas-Kanade方法主要適用于哪種場(chǎng)景？-A.平移運(yùn)動(dòng)-B.旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)-C.縮放運(yùn)動(dòng)-D.彎曲運(yùn)動(dòng)5.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測(cè)中的小目標(biāo)問題？-A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)-B.多尺度訓(xùn)練-C.損失函數(shù)優(yōu)化-D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化6.在語義分割中，以下哪種方法不屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？-A.FCN-B.MaskR-CNN-C.GraphCut-D.DeepLab7.以下哪種圖像處理技術(shù)可以用于去除圖像噪聲？-A.形態(tài)學(xué)處理-B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.主成分分析-D.K-means聚類8.在3D視覺中，以下哪種方法可以用于估計(jì)場(chǎng)景深度？-A.SIFT特征點(diǎn)匹配-B.雙目立體視覺-C.光流法-D.K-means聚類9.以下哪種技術(shù)可以用于提高圖像的清晰度？-A.高斯模糊-B.銳化濾波-C.中值濾波-D.直方圖均衡化10.在視頻分析中，以下哪種方法可以用于行為識(shí)別？-A.光流法-B.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.K-means聚類-D.主成分分析二、填空題（每空1分，共10空）1.在圖像處理中，__________是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，可以提高圖像的對(duì)比度。2.目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5使用__________損失函數(shù)來優(yōu)化模型性能。3.圖像分割算法U-Net通常用于__________任務(wù)。4.光流法可以用于估計(jì)圖像中像素點(diǎn)的__________。5.在語義分割中，__________是一種常用的深度學(xué)習(xí)方法。6.形態(tài)學(xué)處理可以用于圖像的__________和__________。7.雙目立體視覺可以用于估計(jì)場(chǎng)景的__________。8.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于處理__________數(shù)據(jù)。9.在視頻分析中，__________可以用于行為識(shí)別。10.圖像增強(qiáng)方法__________可以提高圖像的清晰度。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述圖像增強(qiáng)的主要方法和應(yīng)用場(chǎng)景。2.比較目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5和FasterR-CNN的優(yōu)缺點(diǎn)。3.解釋光流法的原理及其在視頻分析中的應(yīng)用。4.描述語義分割的基本流程和常用方法。5.說明3D視覺的主要應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)方法。四、編程題（每題10分，共2題）1.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化，并展示處理前后的圖像對(duì)比效果。pythonimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhistogram_equalization(image):#實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化pass#讀取圖像image=cv2.imread('input.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#處理圖像equalized_image=histogram_equalization(image)#展示圖像plt.subplot(1,2,1)plt.imshow(image,cmap='gray')plt.title('OriginalImage')plt.subplot(1,2,2)plt.imshow(equalized_image,cmap='gray')plt.title('EqualizedImage')plt.show()2.使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)，輸入圖像路徑，輸出圖像類別。pythonimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastfdefload_model(model_path):#加載預(yù)訓(xùn)練模型passdefpreprocess_image(image_path):#預(yù)處理圖像passdefclassify_image(model,image_path):#分類圖像pass#加載模型model=load_model('model.h5')#讀取圖像image_path='input.jpg'image=preprocess_image(image_path)#分類圖像result=classify_image(model,image)print(f'Imageclass:{result}')五、論述題（每題15分，共2題）1.論述圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性及其主要挑戰(zhàn)，并比較幾種常見的圖像分割方法。2.討論3D視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及其在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域的應(yīng)用前景。答案一、選擇題答案1.A2.B3.C4.A5.B6.C7.A8.B9.B10.B二、填空題答案1.直方圖均衡化2.損失函數(shù)3.語義分割4.運(yùn)動(dòng)矢量5.深度學(xué)習(xí)方法6.腐蝕和膨脹7.深度8.3D9.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.銳化濾波三、簡(jiǎn)答題答案1.圖像增強(qiáng)的主要方法和應(yīng)用場(chǎng)景：-主要方法包括：直方圖均衡化、銳化濾波、平滑濾波、形態(tài)學(xué)處理等。-應(yīng)用場(chǎng)景包括：提高圖像對(duì)比度、去除噪聲、增強(qiáng)邊緣、改善圖像質(zhì)量等。2.目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5和FasterR-CNN的優(yōu)缺點(diǎn)：-YOLOv5優(yōu)點(diǎn)：?jiǎn)坞A段檢測(cè)器，速度快；缺點(diǎn)：對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果較差。-FasterR-CNN優(yōu)點(diǎn)：對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果好；缺點(diǎn)：速度較慢。3.光流法的原理及其在視頻分析中的應(yīng)用：-光流法原理：通過估計(jì)圖像中像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)矢量來分析圖像的動(dòng)態(tài)變化。-應(yīng)用場(chǎng)景：運(yùn)動(dòng)估計(jì)、目標(biāo)跟蹤、視頻壓縮等。4.語義分割的基本流程和常用方法：-基本流程：圖像預(yù)處理、特征提取、分類預(yù)測(cè)、后處理。-常用方法：FCN、U-Net、DeepLab等。5.3D視覺的主要應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)方法：-應(yīng)用場(chǎng)景：自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。-技術(shù)方法：雙目立體視覺、光流法、3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。四、編程題答案1.直方圖均衡化代碼：pythonimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhistogram_equalization(image):#計(jì)算直方圖hist=cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,256])#歸一化直方圖hist_norm=hist/image.size#累積分布函數(shù)cdf=hist_norm.cumsum()#直方圖均衡化cdf_m=np.ma.masked_equal(cdf,0)cdf_m=(cdf_m-cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())cdf=np.ma.filled(cdf_m,0).astype('uint8')equalized_image=cdf[image]returnequalized_image#讀取圖像image=cv2.imread('input.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#處理圖像equalized_image=histogram_equalization(image)#展示圖像plt.subplot(1,2,1)plt.imshow(image,cmap='gray')plt.title('OriginalImage')plt.subplot(1,2,2)plt.imshow(equalized_image,cmap='gray')plt.title('EqualizedImage')plt.show()2.內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)代碼：pythonimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastfdefload_model(model_path):model=tf.keras.models.load_model(model_path)returnmodeldefpreprocess_image(image_path):image=cv2.imread(image_path)image=cv2.resize(image,(224,224))image=image/255.0image=np.expand_dims(image,axis=0)returnimagedefclassify_image(model,image_path):image=preprocess_image(image_path)result=model.predict(image)class_index=np.argmax(result)returnclass_index#加載模型model=load_model('model.h5')#讀取圖像image_path='input.jpg'#分類圖像result=classify_image(model,image_path)print(f'Imageclass:{result}')五、論述題答案1.圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性及其主要挑戰(zhàn)，并比較幾種常見的圖像分割方法：-圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性：圖像分割是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本任務(wù)之一，它將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域或?qū)ο?，以便進(jìn)一步分析和理解圖像內(nèi)容。-主要挑戰(zhàn)：圖像噪聲、光照變化、復(fù)雜背景、不同尺度對(duì)象等。-常見方法：-基于閾值的分割：簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但對(duì)光照變化敏感。-基于區(qū)域的分割：如區(qū)域生長(zhǎng)法，適用于均勻背景的圖像。-基于邊緣的分割：如Canny邊緣