2025年中國注冊計算機視覺工程師面試模擬題及答案解析題型分布-單選題：10題x2分/題-多選題：5題x3分/題-簡答題：4題x5分/題-代碼題：2題x10分/題-案例分析題：1題x15分/題一、單選題（共10題，每題2分）1.在計算機視覺中，以下哪種算法通常用于目標檢測任務？A.K-means聚類B.PCA降維C.YOLOv5D.D-S證據(jù)理論答案：C2.以下哪種圖像增強方法主要用于提高圖像對比度？A.高斯濾波B.直方圖均衡化C.Sobel算子D.中值濾波答案：B3.在SIFT特征點檢測中，關鍵點定位階段主要依靠什么？A.Hough變換B.角點檢測C.橢球擬合D.方差分析答案：B4.以下哪種深度學習模型結(jié)構(gòu)最適合用于圖像分類任務？A.LSTMB.TransformerC.RNND.GAN答案：B5.在語義分割任務中，以下哪種損失函數(shù)通常用于實現(xiàn)類別平衡？A.MSE損失B.CE損失C.Dice損失D.Huber損失答案：C6.以下哪種圖像重建方法基于稀疏表示理論？A.迭代重投影B.基于模型的重建C.壓縮感知D.多視角幾何答案：C7.在目標跟蹤任務中，以下哪種算法屬于基于相關濾波的方法？A.Kalman濾波B.MeanShiftC.CorrelationFilterD.RANSAC答案：C8.以下哪種技術常用于解決圖像去模糊問題？A.自編碼器B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.雙三次插值D.圖像金字塔答案：A9.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種算法常用于特征提??？A.LDAB.K-MeansC.Gabor濾波器D.DCT變換答案：C10.以下哪種度量方法常用于評估目標檢測模型的召回率？A.IoUB.F1-scoreC.AUCD.Precision答案：B二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些屬于圖像分割的常見方法？A.超像素分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣的分割D.基于深度學習的分割E.K-means聚類答案：A,B,C,D2.以下哪些屬于目標檢測的常用數(shù)據(jù)增強方法？A.隨機裁剪B.顏色抖動C.水平翻轉(zhuǎn)D.弱化標簽E.PCA降維答案：A,B,C,D3.以下哪些屬于SIFT特征點的關鍵特性？A.不變性B.穩(wěn)定性C.多尺度性D.旋轉(zhuǎn)不變性E.尺度不變性答案：A,B,C,D,E4.以下哪些屬于語義分割的常用損失函數(shù)？A.CE損失B.Dice損失C.Focal損失D.BCE損失E.L1損失答案：A,B,C5.以下哪些屬于目標跟蹤的挑戰(zhàn)？A.目標遮擋B.光照變化C.目標形變D.視角變化E.數(shù)據(jù)稀疏答案：A,B,C,D三、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述圖像金字塔在計算機視覺中的作用及其實現(xiàn)方法。答案：圖像金字塔是一種將圖像分解為不同分辨率版本的表示方法，主要用于多尺度目標檢測和跟蹤。其作用包括：-實現(xiàn)尺度不變性-適應不同大小目標-提高計算效率實現(xiàn)方法主要有兩種：-高斯金字塔：通過高斯濾波和下采樣構(gòu)建-拉普拉斯金字塔：通過高斯金字塔和上采樣差值構(gòu)建2.簡述語義分割與實例分割的區(qū)別及其應用場景。答案：區(qū)別：-語義分割：將像素分類為預定義類別，不考慮個體區(qū)分-實例分割：不僅分類還區(qū)分同一類別的不同實例應用場景：-語義分割：自動駕駛場景中的道路分割-實例分割：醫(yī)療影像中的病灶檢測3.簡述目標跟蹤中卡爾曼濾波的基本原理及其局限性。答案：基本原理：-基于狀態(tài)空間模型-預測+更新循環(huán)-遞歸估計局限性：-無法處理快速運動-對遮擋敏感-依賴精確模型4.簡述生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在計算機視覺中的主要應用。答案：主要應用：-圖像生成：合成逼真圖像-圖像修復：填充缺失區(qū)域-圖像超分辨率：提升圖像質(zhì)量-視頻生成：生成連續(xù)動態(tài)視頻四、代碼題（共2題，每題10分）1.編寫Python代碼實現(xiàn)簡單的圖像灰度化處理，要求輸入彩色圖像并輸出灰度圖像。pythonimportcv2importnumpyasnpdefgray_conversion(image_path):#讀取彩色圖像img=cv2.imread(image_path)ifimgisNone:raiseValueError("圖像讀取失敗")#灰度化處理gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#顯示原圖和灰度圖cv2.imshow("Original",img)cv2.imshow("Gray",gray_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()returngray_img#示例調(diào)用gray_image=gray_conversion("test.jpg")2.編寫Python代碼實現(xiàn)簡單的Canny邊緣檢測，要求輸入灰度圖像并輸出邊緣圖。pythonimportcv2importnumpyasnpdefcanny_edge_detection(gray_img,low_threshold=50,high_threshold=150):#高斯濾波blurred=cv2.GaussianBlur(gray_img,(5,5),1.5)#Canny邊緣檢測edges=cv2.Canny(blurred,low_threshold,high_threshold)#顯示邊緣圖cv2.imshow("CannyEdges",edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()returnedges#示例調(diào)用gray_image=cv2.imread("test.jpg",0)#讀取灰度圖像edges=canny_edge_detection(gray_image)五、案例分析題（1題，15分）案例：自動駕駛場景下的車道線檢測假設你需要開發(fā)一個車道線檢測系統(tǒng)用于自動駕駛，請回答以下問題：1.描述你會采用的技術方案和主要步驟。2.分析該方案可能遇到的挑戰(zhàn)及應對方法。3.如何評估該系統(tǒng)的性能？答案：1.技術方案和主要步驟：-預處理：圖像灰度化、高斯濾波-邊緣檢測：Canny算法-霍夫變換：檢測直線-車道線擬合：最小二乘法-后處理：非極大值抑制、連通區(qū)域分析2.可能遇到的挑戰(zhàn)及應對