計算機視覺算法工程師考試題目及答案考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.以下哪種圖像增強方法主要用于提高圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化2.在特征提取中，SIFT算子主要用于提取圖像的什么特征？A.紋理特征B.顏色特征C.視覺興趣點D.立體特征3.以下哪種目標檢測算法屬于基于深度學習的方法？A.HOG+SVMB.KNNC.YOLOD.Meanshift4.在圖像分類任務(wù)中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？A.RNNB.LSTMC.CNND.GRU5.以下哪種圖像分割方法屬于基于區(qū)域的方法？A.基于邊緣的方法B.基于閾值的分割C.K-means聚類D.??動輪廓模型6.以下哪種度量用于衡量兩個向量之間的相似度？A.距離B.相關(guān)系數(shù)C.余弦相似度D.均方誤差7.在光流法中，以下哪種算法屬于基于梯度的方法？A.Lucas-KanadeB.Horn-SchunckC.Block-Matchingand3DSearchD.Farneback8.以下哪種相機標定方法屬于基于特征點的標定？A.準標定B.自標定C.張正友標定D.雙目標定9.在三維重建中，以下哪種算法屬于基于多視圖幾何的方法？A.SfMB.SLAMC.ORB-SLAMD.RGB-D相機重建10.以下哪種技術(shù)可以用于提高目標檢測算法的精度？A.數(shù)據(jù)增強B.權(quán)重共享C.超參數(shù)優(yōu)化D.模型壓縮二、填空題1.圖像的___是指圖像所包含的細節(jié)程度。2.在SIFT特征點描述子中，___是用來描述特征點周圍局部區(qū)域的灰度梯度信息。3.目標檢測算法通常需要輸出目標的___和___。4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過___和___來學習圖像的特征。5.圖像分割的目標是將圖像分割成不同的___，每個區(qū)域具有相似的性質(zhì)。6.余弦相似度的取值范圍是___到___。7.光流法可以用于估計圖像中像素點的___和___。8.相機標定的目的是估計相機的___和___參數(shù)。9.三維重建的目標是從多個視角的圖像中恢復物體的___和___。10.深度學習模型通常需要大量的___來進行訓練。三、編程題請編寫一段Python代碼，使用OpenCV庫實現(xiàn)以下功能：1.讀取一張彩色圖像。2.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。3.對灰度圖像進行高斯模糊處理。4.使用Canny算法檢測圖像的邊緣。5.使用Hough變換檢測圖像中的直線，并繪制在原圖上。6.顯示處理后的圖像，并等待用戶按鍵后關(guān)閉所有窗口。試卷答案一、選擇題1.A解析：直方圖均衡化通過重新分配圖像的像素值來增強圖像的對比度。中值濾波和均值濾波主要用于去噪，銳化主要用于增強圖像的邊緣，提高清晰度。2.C解析：SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算子是一種流行的圖像特征點檢測和描述算子，主要用于提取圖像中的視覺興趣點。3.C解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種基于深度學習的實時目標檢測算法。HOG+SVM是一種傳統(tǒng)的目標檢測方法，KNN是一種分類算法，Meanshift是一種聚類算法。4.C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（如圖像）的深度學習模型。5.D解析：活動輪廓模型（ActiveContourModel，也稱為Snakes）是一種基于區(qū)域的圖像分割方法，通過能量最小化來擬合圖像的邊界。6.C解析：余弦相似度用于衡量兩個向量在方向上的相似程度，取值范圍在[-1,1]之間，0表示正交。距離、相關(guān)系數(shù)和均方誤差也是衡量向量之間關(guān)系的方式，但余弦相似度更側(cè)重于方向。7.A解析：Lucas-Kanade光流法是一種基于梯度的高效光流估計方法，它假設(shè)在小的鄰域內(nèi)像素的運動是平移的。Horn-Schunck算法是一種基于積分方程的光流估計方法，Block-Matchingand3DSearch是一種運動估計方法，F(xiàn)arneback算法是一種基于塊匹配的光流估計方法，但Lucas-Kanade是最典型的基于梯度的方法。8.C解析：張正友標定法是一種基于單應(yīng)性矩陣的相機標定方法，它使用棋盤格作為特征點，屬于基于特征點的標定方法。準標定和自標定是標定的類型，雙目標定是一種特定的標定方法。9.A解析：結(jié)構(gòu)從運動多視圖幾何（StructurefromMotion，SfM）是一種從多個視角的圖像中估計場景三維結(jié)構(gòu)和相機運動的方法，屬于基于多視圖幾何的方法。SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是機器人領(lǐng)域的定位與地圖構(gòu)建，ORB-SLAM是基于ORB特征點的SLAM算法，RGB-D相機重建直接使用深度相機進行三維重建。10.A解析：數(shù)據(jù)增強通過人工生成新的訓練樣本來擴充數(shù)據(jù)集，可以提高模型的泛化能力，從而提高目標檢測算法的精度。權(quán)重共享、超參數(shù)優(yōu)化和模型壓縮是模型設(shè)計和訓練的技術(shù)，對提高精度有一定作用，但數(shù)據(jù)增強是最直接有效的方法之一。二、填空題1.分辨率2.方向梯度直方圖（HistogramofOrientedGradients，HOG）3.位置，類別4.卷積，池化5.區(qū)域6.-1，17.速度，方向8.內(nèi)參，外參9.形狀，位置10.樣本三、編程題```pythonimportcv2#讀取彩色圖像image=cv2.imread('input.jpg')#將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#對灰度圖像進行高斯模糊處理blurred_image=cv2.GaussianBlur(gray_image,(5,5),0)#使用Canny算法檢測圖像的邊緣edges=cv2.Canny(blurred_image,50,150)#使用Hough變換檢測圖像中的直線，并繪制在原圖上lines=cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,threshold=100,minLineLength=100,maxLineGap=10)iflinesisnotNone:forlineinlines:x1,y1,x2,y2=line[0]cv2.line(image,(x