2026年計算機(jī)視覺工程師認(rèn)證考試題集一、單選題（每題2分，共20題）1.在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)主要用于解決圖像中的光照不均問題？A.直方圖均衡化B.SIFT特征提取C.光流法D.圖像模糊化2.中國制造業(yè)對工業(yè)視覺檢測的需求日益增長，以下哪種算法在缺陷檢測中應(yīng)用最廣泛？A.決策樹B.支持向量機(jī)（SVM）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.K-近鄰（KNN）3.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種傳感器與計算機(jī)視覺結(jié)合能顯著提升環(huán)境感知能力？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.氣壓計C.GPSD.溫濕度傳感器4.針對高分辨率圖像，以下哪種壓縮算法能較好地保留細(xì)節(jié)？A.JPEGB.PNGC.WebPD.GIF5.在醫(yī)療影像分析中，以下哪種方法常用于病灶的自動分割？A.K-means聚類B.??動輪廓模型（ActiveContours）C.主成分分析（PCA）D.樸素貝葉斯6.中國智慧城市項目中，以下哪種技術(shù)可用于人臉識別門禁系統(tǒng)？A.GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.人體姿態(tài)估計D.特征臉（Eigenfaces）7.在遙感圖像處理中，以下哪種方法常用于土地覆蓋分類？A.光譜分析B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.貝葉斯決策D.K-means聚類8.以下哪種模型在視頻目標(biāo)跟蹤中表現(xiàn)最佳？A.決策樹B.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.粒子濾波D.隨機(jī)森林9.在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可用于作物病害識別？A.條形碼識別B.圖像分割C.光譜分析D.情感分析10.以下哪種算法常用于圖像去噪？A.K-means聚類B.小波變換C.決策樹D.支持向量機(jī)（SVM）二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法可用于圖像增強(qiáng)？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.圖像銳化D.主成分分析（PCA）2.在自動駕駛中，以下哪些傳感器與計算機(jī)視覺協(xié)同工作？A.攝像頭B.毫米波雷達(dá)C.IMU慣性測量單元D.激光雷達(dá)（LiDAR）3.以下哪些技術(shù)可用于醫(yī)學(xué)影像三維重建？A.體素分割B.點云處理C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.多視角幾何4.在中國制造業(yè)中，以下哪些場景需要用到機(jī)器視覺？A.產(chǎn)品缺陷檢測B.工業(yè)機(jī)器人引導(dǎo)C.流水線計數(shù)D.智能包裝5.以下哪些算法可用于目標(biāo)檢測？A.YOLO（YouOnlyLookOnce）B.R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）D.K-means聚類6.在智慧農(nóng)業(yè)中，以下哪些技術(shù)可用于作物生長監(jiān)測？A.多光譜成像B.熱成像C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.光譜分析7.以下哪些方法可用于圖像配準(zhǔn)？A.相似性變換B.ICP（IterativeClosestPoint）C.光流法D.特征點匹配8.在中國智慧城市項目中，以下哪些應(yīng)用需要用到計算機(jī)視覺？A.人臉識別B.交通流量監(jiān)測C.智能垃圾桶分類D.環(huán)境污染監(jiān)測9.以下哪些技術(shù)可用于視頻分析？A.目標(biāo)跟蹤B.行為識別C.關(guān)鍵幀提取D.時序預(yù)測10.以下哪些方法可用于圖像邊緣檢測？A.Sobel算子B.Canny邊緣檢測C.Prewitt算子D.K-means聚類三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述計算機(jī)視覺在智能安防中的應(yīng)用場景及其優(yōu)勢。2.解釋什么是圖像分割，并列舉三種常見的圖像分割方法。3.描述自動駕駛中計算機(jī)視覺與傳感器融合的必要性。4.簡述中國制造業(yè)中工業(yè)視覺檢測的挑戰(zhàn)與解決方案。5.解釋什么是目標(biāo)跟蹤，并說明其在大規(guī)模視頻監(jiān)控中的作用。6.簡述醫(yī)學(xué)影像分析中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。四、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合中國智慧城市的發(fā)展趨勢，論述計算機(jī)視覺在交通管理中的具體應(yīng)用及其技術(shù)挑戰(zhàn)。2.分析計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景，并探討其在推動農(nóng)業(yè)智能化方面的作用。答案與解析一、單選題答案與解析1.A解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度直方圖，使圖像對比度增強(qiáng)，適用于光照不均場景。其他選項中，SIFT用于特征提取，光流法用于運(yùn)動估計，圖像模糊化用于降噪，均不直接解決光照問題。2.C解析：工業(yè)視覺檢測中，CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能自動學(xué)習(xí)缺陷特征，適用于復(fù)雜場景。其他算法如SVM、決策樹、KNN在分類任務(wù)中表現(xiàn)不如CNN。3.A解析：LiDAR與計算機(jī)視覺結(jié)合可提供高精度三維環(huán)境數(shù)據(jù)，顯著提升自動駕駛的感知能力。其他選項中，氣壓計、GPS、溫濕度傳感器與視覺結(jié)合的協(xié)同效應(yīng)較弱。4.C解析：WebP算法采用有損壓縮，能較好保留高分辨率圖像細(xì)節(jié)，優(yōu)于JPEG（有損）、PNG（無損但壓縮率低）、GIF（僅支持256色）。5.B解析：ActiveContours（活動輪廓模型）通過能量最小化實現(xiàn)病灶自動分割，適用于醫(yī)學(xué)影像。其他選項中，K-means聚類用于數(shù)據(jù)分簇，PCA用于降維，樸素貝葉斯用于分類。6.D解析：Eigenfaces基于特征臉模型，適用于人臉識別門禁系統(tǒng)。其他選項中，GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)用于圖像生成，RNN用于序列數(shù)據(jù)，人體姿態(tài)估計用于動作分析。7.A解析：光譜分析通過分析地物反射光譜，可用于土地覆蓋分類，適用于遙感圖像處理。其他選項中，CNN、貝葉斯決策、K-means在遙感領(lǐng)域應(yīng)用較少。8.C解析：粒子濾波通過概率分布描述目標(biāo)狀態(tài)，適用于視頻目標(biāo)跟蹤。其他選項中，決策樹、RNN、隨機(jī)森林不適用于實時跟蹤任務(wù)。9.B解析：圖像分割能提取作物病害區(qū)域，便于識別。其他選項中，條形碼識別用于商品識別，光譜分析用于成分檢測，情感分析用于文本處理。10.B解析：小波變換通過多尺度分析，能有效去除圖像噪聲。其他選項中，K-means聚類用于數(shù)據(jù)分簇，決策樹用于分類，SVM用于回歸任務(wù)。二、多選題答案與解析1.A,C解析：直方圖均衡化和圖像銳化均能增強(qiáng)圖像對比度。中值濾波用于降噪，PCA用于降維，不直接增強(qiáng)圖像。2.A,B,D解析：攝像頭、毫米波雷達(dá)、LiDAR是自動駕駛中常用的傳感器，與視覺協(xié)同工作。IMU主要用于姿態(tài)估計，與視覺結(jié)合較少。3.A,B,D解析：體素分割、點云處理、多視角幾何均用于三維重建。CNN可用于特征提取，但非直接重建方法。4.A,B,C解析：產(chǎn)品缺陷檢測、工業(yè)機(jī)器人引導(dǎo)、流水線計數(shù)均需機(jī)器視覺。智能包裝雖涉及視覺，但非典型工業(yè)應(yīng)用。5.A,B,C解析：YOLO、R-CNN、SSD均用于目標(biāo)檢測。K-means聚類用于數(shù)據(jù)分簇，不適用于目標(biāo)檢測。6.A,B,C解析：多光譜成像、熱成像、CNN均用于作物生長監(jiān)測。光譜分析雖相關(guān)，但應(yīng)用較少。7.A,B,D解析：相似性變換、ICP、特征點匹配均用于圖像配準(zhǔn)。光流法主要用于運(yùn)動估計，不直接配準(zhǔn)。8.A,B,C解析：人臉識別、交通流量監(jiān)測、智能垃圾桶分類均需計算機(jī)視覺。環(huán)境污染監(jiān)測通常依賴傳感器數(shù)據(jù)。9.A,B,C解析：目標(biāo)跟蹤、行為識別、關(guān)鍵幀提取均用于視頻分析。時序預(yù)測雖相關(guān)，但非主流技術(shù)。10.A,B,C解析：Sobel算子、Canny邊緣檢測、Prewitt算子均用于邊緣檢測。K-means聚類用于數(shù)據(jù)分簇，不適用于邊緣檢測。三、簡答題答案與解析1.計算機(jī)視覺在智能安防中的應(yīng)用場景及其優(yōu)勢-應(yīng)用場景：人臉識別門禁、車輛追蹤、行為分析（如異常動作檢測）、智能監(jiān)控。-優(yōu)勢：自動化處理海量視頻數(shù)據(jù)，提高安防效率；減少人力成本；實時響應(yīng)異常事件。2.圖像分割及其方法-定義：將圖像劃分為若干區(qū)域，每個區(qū)域具有相似特征。-方法：①基于閾值的分割（如Otsu法）；②區(qū)域生長法；③活動輪廓模型。3.自動駕駛中傳感器融合的必要性-原因：單一傳感器（如攝像頭）受光照、天氣影響大，融合LiDAR、毫米波雷達(dá)等可提高感知魯棒性；多傳感器數(shù)據(jù)互補(bǔ)，提升定位精度和決策可靠性。4.中國制造業(yè)工業(yè)視覺檢測的挑戰(zhàn)與解決方案-挑戰(zhàn)：產(chǎn)品多樣性導(dǎo)致算法適應(yīng)性差；實時性要求高；小缺陷識別難度大。-解決方案：采用輕量級CNN模型；數(shù)據(jù)增強(qiáng)提高泛化能力；結(jié)合邊緣計算實現(xiàn)實時處理。5.目標(biāo)跟蹤及其作用-定義：在視頻序列中持續(xù)追蹤特定目標(biāo)。-作用：用于交通監(jiān)控（如車流統(tǒng)計）、安防（如嫌疑人追蹤）；支持行為分析。6.醫(yī)學(xué)影像分析中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢-優(yōu)勢：自動學(xué)習(xí)復(fù)雜特征，減少人工標(biāo)注依賴；提高病灶檢測準(zhǔn)確率；支持三維重建與多模態(tài)融合。四、論述題答案與解析1.計算機(jī)視覺在交通管理中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)-應(yīng)用：①交通流量監(jiān)測（攝像頭+車流量統(tǒng)計）；②違章檢測（車牌識別+行為分析）；③信號燈智能控