2025年P(guān)ython視頻處理專項(xiàng)試卷：實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目訓(xùn)練與考核考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在Python中使用OpenCV庫讀取視頻文件，以下哪個(gè)函數(shù)是正確的？A.`cv2.createVideoCapture()`B.`cv2.VideoCapture(0)`C.`cv2.openVideoFile()`D.`cv2.VideoFileReader()`2.以下哪個(gè)顏色空間最適合進(jìn)行基于顏色的物體分割？A.BGRB.HLSC.RGBD.YCrCb3.在OpenCV中，使用哪個(gè)函數(shù)可以對(duì)圖像進(jìn)行高斯模糊處理？A.`cv2.blur()`B.`cv2.gaussianBlur()`C.`cv2.medianBlur()`D.`cv2.bilateralFilter()`4.當(dāng)使用`cv2.VideoCapture()`從第一個(gè)攝像頭捕獲視頻流時(shí)，通常傳入的參數(shù)值是？A.-1B.0C.1D.`None`5.以下哪個(gè)函數(shù)用于在OpenCV中保存處理后的視頻？A.`cv2.writeVideo()`B.`cv2.VideoWriter()`C.`cv2.releaseVideo()`D.`cv2.saveVideoFile()`6.Canny邊緣檢測(cè)算法通常包含哪些步驟？（多選，請(qǐng)將選項(xiàng)字母寫在答題紙上）A.高斯濾波B.梯度計(jì)算C.非極大值抑制D.雙閾值處理7.在視頻處理中，幀（Frame）指的是？A.視頻的分辨率B.視頻的播放速度C.視頻的單個(gè)畫面D.視頻的文件格式8.如果想對(duì)視頻流中的每一幀圖像都進(jìn)行相同的處理操作，通常需要使用什么循環(huán)結(jié)構(gòu)？A.`for`循環(huán)B.`while`循環(huán)C.`if-else`語句D.`try-except`語句9.以下哪個(gè)OpenCV函數(shù)可以用來計(jì)算兩幅圖像之間的差異（常用于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)）？A.`cv2.absdiff()`B.`cv2.subtract()`C.`cv2.equalizeHist()`D.`cv2.matchTemplate()`10.在使用`cv2.VideoWriter_fourcc()`指定視頻編碼格式時(shí)，參數(shù)順序是固定的，以下哪個(gè)是正確的順序（代表XVID）？（多選，請(qǐng)將選項(xiàng)字母寫在答題紙上）A.'X','I','V','I','D'B.'X','V','I','D','I'C.'X','I','D','I','V'D.'X','V','I','I','D'二、填空題（每空2分，共20分）1.OpenCV庫的全稱是________，它是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫。2.讀取視頻流后，通常需要調(diào)用________函數(shù)來釋放視頻捕獲對(duì)象資源。3.將BGR顏色空間的圖像轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，可以使用OpenCV中的________函數(shù)。4.在使用`cv2.VideoWriter()`創(chuàng)建視頻寫入對(duì)象時(shí)，需要指定輸出視頻的________（分辨率）和________（幀率）。5.形態(tài)學(xué)操作中，`cv2.morphologyEx()`函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是操作的類型，如`cv2.MORPH_OPEN`代表________。6.運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的一種簡(jiǎn)單方法是計(jì)算連續(xù)兩幀圖像的________。7.在Python中，要從攝像頭捕獲視頻流，通常需要傳入?yún)?shù)________（通常為0）給`cv2.VideoCapture()`函數(shù)。8.如果想對(duì)視頻的每一幀都進(jìn)行灰度化處理，需要在循環(huán)體內(nèi)部調(diào)用________函數(shù)。9.`cv2.imshow()`函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是窗口名稱，第二個(gè)參數(shù)是________。10.保存視頻文件時(shí)，需要先創(chuàng)建`cv2.VideoWriter`對(duì)象，并在使用完畢后調(diào)用對(duì)象的________方法來釋放資源。三、判斷題（每題2分，共10分，請(qǐng)?jiān)诖痤}紙上填寫“對(duì)”或“錯(cuò)”）1.OpenCV庫默認(rèn)情況下打開視頻文件時(shí)，會(huì)自動(dòng)將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。（）2.使用`cv2.waitKey(1)`函數(shù)可以設(shè)置視頻播放的幀率。（）3.Canny邊緣檢測(cè)算法比Sobel算子邊緣檢測(cè)算法計(jì)算量更大。（）4.任何視頻處理項(xiàng)目都需要使用OpenCV庫才能完成。（）5.`cv2.resize()`函數(shù)可以用來改變視頻幀的尺寸。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述使用OpenCV進(jìn)行視頻處理的基本流程。2.解釋什么是“背景減除”技術(shù)，并簡(jiǎn)述一種常見的背景減除方法及其原理。3.在視頻處理項(xiàng)目中，為什么要進(jìn)行圖像降噪處理？列舉至少兩種常用的圖像降噪方法。五、編程題（共35分）1.（15分）編寫Python代碼，使用OpenCV庫從編號(hào)為0的攝像頭捕獲視頻流，連續(xù)讀取10幀圖像，并將這些圖像依次保存為名為"frame_0X.png"（X為幀號(hào)，從1到10）的PNG文件。最后，釋放視頻捕獲對(duì)象。請(qǐng)確保代碼能夠處理攝像頭無法打開的情況，并在無法打開時(shí)打印錯(cuò)誤信息。2.（20分）編寫Python代碼，使用OpenCV庫打開一個(gè)名為"input_video.mp4"的視頻文件。對(duì)視頻的每一幀圖像進(jìn)行以下處理：a.將圖像轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間。b.提取綠色的HSV分量，使用顏色閾值范圍（例如：H:35-85,S:100-255,V:100-255）創(chuàng)建掩碼。c.對(duì)掩碼進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹操作（`cv2.dilate()`），膨脹核大小為3x3。d.將掩碼應(yīng)用于原始BGR圖像，得到只包含綠色區(qū)域的圖像。e.將處理后的圖像（綠色區(qū)域）顯示在名為"GreenMask"的窗口中。f.保存處理后的視頻為"output_green_video.avi"，使用XVID編碼，幀率與原視頻相同。處理完成后，釋放視頻讀取和寫入對(duì)象。請(qǐng)確保代碼能夠處理文件無法打開的情況，并在無法打開時(shí)打印錯(cuò)誤信息。---試卷答案一、選擇題1.B2.B3.B4.B5.B6.A,B,C,D7.C8.B9.A10.D二、填空題1.OpenCV(orOpenSourceComputerVisionLibrary)2.release()3.cv2.cvtColor()4.size,frameRate5.opening6.absolutedifference7.08.cv2.cvtColor()9.imagematrix(orimage)10.release()三、判斷題1.錯(cuò)2.對(duì)3.對(duì)4.錯(cuò)5.對(duì)四、簡(jiǎn)答題1.解析思路：視頻處理流程通常包括初始化（創(chuàng)建捕獲對(duì)象）、循環(huán)讀取（逐幀處理）、幀內(nèi)處理（如顏色轉(zhuǎn)換、濾波、檢測(cè)等）、結(jié)果輸出（顯示或保存）、資源釋放。關(guān)鍵在于理解`VideoCapture`和`VideoWriter`對(duì)象的使用。2.解析思路：背景減除是提取前景物體的常用方法。其核心思想是區(qū)分場(chǎng)景中的靜態(tài)背景和運(yùn)動(dòng)前景。一種常見方法是高斯混合模型（GMM），它通過學(xué)習(xí)背景像素的分布來區(qū)分運(yùn)動(dòng)像素。當(dāng)幀內(nèi)像素與背景模型分布差異過大時(shí)，被判定為前景。3.解析思路：降噪是為了去除圖像中由傳感器噪聲、傳輸誤差等產(chǎn)生的無意義雜點(diǎn)，使圖像更清晰，便于后續(xù)處理（如邊緣檢測(cè)、特征提?。?。常用方法有高斯濾波（均值濾波的改進(jìn)）、中值濾波、雙邊濾波等。五、編程題1.解析思路：*初始化：創(chuàng)建`cv2.VideoCapture(0)`對(duì)象。*循環(huán)讀?。菏褂胉while`循環(huán)，結(jié)合`cap.isOpened()`和`cap.read()`讀取幀。使用計(jì)數(shù)器（如`i`）控制讀取幀數(shù)（如10幀）。*處理與保存：在循環(huán)內(nèi)，對(duì)每一幀使用`cv2.imwrite()`保存為PNG格式，文件名根據(jù)計(jì)數(shù)器動(dòng)態(tài)生成（如`frame_01.png`）。*釋放資源：循環(huán)結(jié)束后，調(diào)用`cap.release()`釋放`VideoCapture`對(duì)象。*錯(cuò)誤處理：使用`try-except`或直接檢查`cap.isOpened()`結(jié)果來處理攝像頭打開失敗的情況。2.解析思路：*初始化：創(chuàng)建`cv2.VideoCapture("input_video.mp4")`對(duì)象，檢查是否打開成功。*獲取原視頻信息：使用`cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH/FRAME_HEIGHT/FRAME_RATE)`獲取原視頻分辨率和幀率，用于創(chuàng)建`VideoWriter`。*循環(huán)處理：使用`while`循環(huán)，結(jié)合`cap.isOpened()`和`cap.read()`逐幀讀取。*幀內(nèi)處理：a.`cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)`。b.創(chuàng)建HSV顏色閾值范圍，使用`cv2.inRange()`生成綠色掩碼。c.創(chuàng)建3x3的結(jié)構(gòu)元素，使用`cv2.dilate()`對(duì)掩碼進(jìn)行膨脹。d.使用`cv2.bitwise_and()`或`cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)`將掩碼應(yīng)用于原圖，得到綠色區(qū)域圖像。e.`cv2.imshow("GreenMask",green_image)`顯示結(jié)果。*創(chuàng)建寫入對(duì)象：使用`cv2.Vi