2025年新員工計算機視覺技術(shù)基礎(chǔ)試題及答案1.計算機視覺技術(shù)主要研究的是讓計算機實現(xiàn)（）A.自動編程B.圖像和視頻理解C.數(shù)據(jù)存儲D.網(wǎng)絡(luò)連接答案：B2.以下哪個不屬于計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.人臉識別B.語音識別C.自動駕駛D.圖像分類答案：B3.計算機視覺系統(tǒng)中，用于采集圖像的設(shè)備通常是（）A.麥克風(fēng)B.攝像頭C.鍵盤D.打印機答案：B4.圖像的基本組成元素是（）A.像素B.字節(jié)C.字符D.線條答案：A5.灰度圖像中，像素的取值范圍一般是（）A.0-255B.0-1024C.0-65535D.0-1答案：A6.RGB顏色模型中，R代表（）A.綠色B.藍(lán)色C.紅色D.黃色答案：C7.以下哪種圖像濾波方法可以去除圖像中的噪聲（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.邊緣檢測D.圖像分割答案：B8.用于檢測圖像中物體邊緣的算法是（）A.霍夫變換B.高斯濾波C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Canny邊緣檢測答案：D9.霍夫變換主要用于檢測圖像中的（）A.直線B.圓形C.橢圓形D.以上都是答案：D10.圖像分割的目的是將圖像分成（）A.不同的顏色區(qū)域B.不同的亮度區(qū)域C.有意義的區(qū)域D.相同的像素塊答案：C11.以下哪種算法常用于圖像分類（）A.K近鄰算法B.支持向量機C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是答案：D12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是（）A.提取圖像特征B.進行分類預(yù)測C.降低圖像分辨率D.增加圖像色彩答案：A13.在人臉識別中，常用的特征提取方法是（）A.局部二值模式B.主成分分析C.方向梯度直方圖D.以上都是答案：D14.計算機視覺中的目標(biāo)檢測是指（）A.識別圖像中的物體類別B.確定物體在圖像中的位置C.對圖像進行去噪處理D.增強圖像的對比度答案：B15.以下哪種數(shù)據(jù)集常用于計算機視覺算法的訓(xùn)練（）A.ImageNetB.MNISTC.CIFAR-10D.以上都是答案：D16.模型評估中，用于衡量分類模型準(zhǔn)確性的指標(biāo)是（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是答案：D17.計算機視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.疾病診斷B.手術(shù)輔助C.藥物研發(fā)D.語音治療答案：D18.以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)視頻中的動作識別（）A.光流法B.深度學(xué)習(xí)方法C.運動直方圖D.以上都是答案：D19.計算機視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有（）A.視頻監(jiān)控B.入侵檢測C.人員跟蹤D.以上都是答案：D20.隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，未來可能的發(fā)展趨勢不包括（）A.更加智能化B.應(yīng)用領(lǐng)域減少C.與其他技術(shù)融合D.性能不斷提升答案：B1.計算機視覺技術(shù)的主要研究內(nèi)容包括（）A.圖像獲取B.圖像處理C.圖像分析D.圖像理解答案：ABCD2.以下屬于計算機視覺應(yīng)用場景的有（）A.工業(yè)檢測B.農(nóng)業(yè)遙感C.教育教學(xué)D.娛樂游戲答案：ABCD3.圖像預(yù)處理的操作包括（）A.圖像增強B.圖像濾波C.圖像二值化D.圖像銳化答案：ABCD4.常用的圖像特征描述方法有（）A.尺度不變特征變換B.加速穩(wěn)健特征C.局部二值模式D.方向梯度直方圖答案：ABCD5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有（）A.輸入層B.卷積層C.池化層D.全連接層答案：ABCD6.人臉識別系統(tǒng)通常包含的步驟有（）A.圖像采集B.特征提取C.模型訓(xùn)練D.匹配識別答案：ABCD7.目標(biāo)檢測算法中常用的有（）A.R-CNN系列B.YOLO系列C.SSDD.FasterR-CNN答案：ABCD8.計算機視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用有（）A.交通流量監(jiān)測B.無人駕駛C.車牌識別D.道路狀況檢測答案：ABCD9.模型評估的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：ABCD10.計算機視覺技術(shù)未來的發(fā)展方向可能包括（）A.更高的精度和效率B.更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域C.與物聯(lián)網(wǎng)的融合D.更強的魯棒性答案：ABCD1.計算機視覺技術(shù)只能處理彩色圖像，不能處理灰度圖像。（）答案：×2.圖像濾波可以改善圖像的質(zhì)量，但不能改變圖像的內(nèi)容。（）答案：√3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層主要用于減少參數(shù)數(shù)量和計算量。（）答案：√4.人臉識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在誤識和拒識的情況。（）答案：×5.目標(biāo)檢測算法可以同時檢測出圖像中多個不同類別的物體。（）答案：√6.計算機視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中只能輔助醫(yī)生，不能替代醫(yī)生進行診斷。（）答案：√7.模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)集越大，訓(xùn)練出的模型效果一定越好。（）答案：×8.圖像分割算法可以將圖像中的每個像素都準(zhǔn)確地劃分到不同的類別中。（）答案：×9.計算機視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用主要是提高生產(chǎn)效率，不能保證產(chǎn)品質(zhì)量。（）答案：×10.隨著技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)將逐漸取代人類的視覺感知。（）答案：×1.計算機視覺系統(tǒng)一般由圖像采集、圖像處理、（）和決策與應(yīng)用等部分組成。答案：圖像分析2.圖像的分辨率指的是圖像中（）的數(shù)量。答案：像素3.常見的圖像增強方法有直方圖均衡化、（）等。答案：對比度拉伸4.邊緣檢測算法中，Canny邊緣檢測算子通過計算圖像的（）來檢測邊緣。答案：梯度5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，（）層用于對提取的特征進行分類預(yù)測。答案：全連接6.在人臉識別中，常用的距離度量方法有歐氏距離、（）等。答案：余弦距離7.目標(biāo)檢測算法中的非極大值抑制用于去除檢測結(jié)果中的（）。答案：冗余框8.模型評估中，召回率是指（）與實際正例數(shù)的比例。答案：預(yù)測出的正例數(shù)9.計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用包括作物生長監(jiān)測、（）等。答案：病蟲害檢測10.計算機視覺技術(shù)的發(fā)展離不開（）的支持。答案：硬件設(shè)備1.簡述計算機視覺技術(shù)中圖像預(yù)處理的主要目的。答案：-改善圖像質(zhì)量，提高圖像的清晰度和可辨識度。-去除圖像中的噪聲，減少干擾信息。-增強圖像的對比度，突出圖像的特征。-對圖像進行歸一化等操作，為后續(xù)處理做準(zhǔn)備。2.請簡要說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的工作原理。答案：-卷積層由多個卷積核組成。-卷積核在圖像上滑動，與圖像的局部區(qū)域進行點乘運算。-通過這種運算提取圖像的局部特征，不同的卷積核可以提取不同類型的特征。-卷積運算的結(jié)果生成特征圖，用于后續(xù)的處理和分析。3.簡述目標(biāo)檢測算法的主要步驟。答案：-圖像預(yù)處理，包括圖像增強、濾波等操作。-利用算法生成候選區(qū)域，如通過滑動窗口等方法。-對候選區(qū)域提取特征，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征。-根據(jù)提取的特征進行分類和定位，判斷物體的類別和位置。-對檢測結(jié)果進行后處理（如非極大值抑制等），得到最終準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。4.計算機視覺技術(shù)在教育領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？答案：-智能教學(xué)系統(tǒng)，通過圖像識別學(xué)生的表情、動作等，了解學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)。-考試監(jiān)考，利用攝像頭監(jiān)測考場情況，防止作弊行為。-教學(xué)資源管理，對教材、教具等進行識別和管理。-虛擬實驗教學(xué)，利用計算機視覺模擬實驗過程，讓學(xué)生更直觀地學(xué)習(xí)。1.論述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺中的優(yōu)勢。答案：-強大的特征提取能力：能夠自動從圖像中提取出豐富且有效的特征，比傳統(tǒng)方法更能捕捉圖像的本質(zhì)特征。-適應(yīng)性強：可以處理各種類型的圖像數(shù)據(jù)，無論是簡單的圖像分類還是復(fù)雜場景下的目標(biāo)檢測等任務(wù)。-端到端學(xué)習(xí)：直接從圖像到最終的輸出結(jié)果進行端到端的訓(xùn)練，減少了人為干預(yù)和復(fù)雜的預(yù)處理過程。-可擴展性：易于擴展到大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型結(jié)構(gòu)，隨著數(shù)據(jù)量和計算資源的增加，性能不斷提升。-魯棒性：在面對圖像中的噪聲、遮擋等問題時具有較好的魯棒性，能夠準(zhǔn)確識別和處理。2.論述計算機視覺技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。答案：挑戰(zhàn)：-醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性：醫(yī)學(xué)圖像具有多樣性和復(fù)雜性，不同疾病的圖像特征難以準(zhǔn)確提取和區(qū)分。-標(biāo)注困難：醫(yī)學(xué)圖像的標(biāo)注需要專業(yè)知識，標(biāo)注成本高且準(zhǔn)確性要求嚴(yán)格。-數(shù)據(jù)隱私和安全：醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，需要嚴(yán)格的安全保護措施。-算法的準(zhǔn)確性和可靠性：直接關(guān)系到疾病診斷的準(zhǔn)確性，對算法性能要求極高。應(yīng)對措施：-多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：結(jié)合多種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，提高診斷準(zhǔn)確性。-專家參與標(biāo)注：邀請醫(yī)學(xué)專家參與數(shù)據(jù)標(biāo)注，確保標(biāo)注質(zhì)量。-加強數(shù)據(jù)安全管理：采用加密技術(shù)等保障數(shù)據(jù)隱私。-不斷優(yōu)化算法：通過大量實驗和驗證，提高算法的準(zhǔn)確性和可靠性。-建立評估體系：建立科學(xué)的評估體系，對算法和應(yīng)用效果進行評估和改進。3.論述計算機視覺技術(shù)在自動駕駛中的關(guān)鍵作用。答案：-環(huán)境感知：通過攝像頭實時獲取車輛周圍的道路、交通標(biāo)志、其他車輛和行人等信息，為決策提供基礎(chǔ)。-對象識別與定位：準(zhǔn)確識別出不同類型的物體，并確定其在三維空間中的位置和運動狀態(tài)。-路徑規(guī)劃：根據(jù)環(huán)境感知和對象識別的結(jié)果，規(guī)劃出安全、高效的行駛路徑。-決策制定：基于對環(huán)境和目標(biāo)的理解，做出加速、減速、轉(zhuǎn)向等駕駛決策。-輔助駕駛功能：如車道保持、自動泊車等功能的實現(xiàn)依賴于計算機視覺技術(shù)對車輛位置和周圍環(huán)境的精確感知和分析。-提高安全性：及時發(fā)現(xiàn)潛在危險，提前采取措施，減少交通事故的發(fā)生。4.論述如何推動計算機視覺技術(shù)在工業(yè)制造中的廣泛應(yīng)用。答案：-加強技術(shù)研發(fā)：投入更多資源進行計算機視覺技術(shù)研究，提高算法精度、效率和魯棒性。-培養(yǎng)專業(yè)人才：培養(yǎng)既懂工業(yè)制造又懂計算機視覺技術(shù)的復(fù)合型人才，滿足企業(yè)需求。-開展示范項目：在工業(yè)制造企業(yè)中建立示范應(yīng)用項目，展示技術(shù)的優(yōu)勢和效果，引導(dǎo)