計算項目實戰 2

PAGE第4頁共6頁《計算機視覺項目開發實戰（微課版）》期末考試（B卷）題號一二三四五總分得分得分評卷人一、單項選擇題（本大題共10小題，每題2分,共20分）1.在OpenCV中，用于顯示圖像的函數是（）。A.cv2.load()B.cv2.read()C.cv2.imread()D.cv2.imshow()2.圖像通道處理中，使用cv2.split()函數的作用是（）。A.合并多個通道B.分離圖像的各個通道C.轉換色彩空間D.調整圖像亮度3.以下哪種濾波方法在去除噪聲的同時能夠較好地保留圖像邊緣細節？（）A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.雙邊濾波4.膨脹操作在形態學處理中的主要作用是（）。A.縮小目標區域B.擴大目標區域C.檢測邊緣D.平滑圖像5.Canny邊緣檢測中，雙閾值檢測的作用是（）。A.增強邊緣強度B.連接邊緣并抑制噪聲C.減少計算量D.提取顏色信息6.以下哪種特征檢測算法具有尺度不變性和旋轉不變性，但計算速度較慢？（）A.FASTB.ORBC.SIFTD.LBP7.池化層中，最大池化（MaxPooling）的作用是（）。A.計算局部區域的平均值B.選取局部區域的最大值C.計算局部區域的方差D.選取局部區域的最小值8.幀間差分法在運動目標檢測中的一個主要缺點是（）。A.計算復雜度過高B.對光照變化過于敏感C.目標內部容易產生空洞D.無法檢測快速移動目標9.K-Means聚類算法中，輪廓系數法用于（）。A.確定最優的K值B.計算聚類中心C.初始化質心位置D.降維處理10.遷移學習中，加載預訓練模型后，微調（Fine-tuning）時通常凍結（Freeze）網絡（）層。A.全部B.淺層（靠近輸入）C.深層（靠近輸出）D.中間層得分評卷人二、判斷題（本大題共10小題，每題2分,共20分）1.OpenCV中，cv2.imwrite()函數用于將圖像寫入（保存）到文件。（）2.在HSV色彩空間中，H通道表示飽和度（Saturation）。（）3.均值濾波對高斯噪聲具有良好的平滑效果。（）4.仿射變換可以實現圖像的平移、旋轉和縮放，但不能實現傾斜校正。（）5.直方圖均衡化可以使圖像的灰度分布更加均勻，從而增加圖像對比度。（）6.Shi-Tomasi角點檢測是對Harris角點檢測算法的改進，通常用于跟蹤任務中。（）7.在SVM分類器中，核函數的作用是將低維數據映射到高維空間，使數據線性可分。（）8.在圖像分割中，分水嶺算法對噪聲不敏感，可以直接應用于帶噪聲的圖像。（）9.MeanShift算法是一種基于密度梯度上升的跟蹤算法，在目標跟蹤中需要指定目標窗口的大小和位置。（）10.LeNet和AlexNet都是經典的卷積神經網絡架構，其中AlexNet比LeNet網絡層數更多、參數量更大。（）得分評卷人三、填空題（本大題共10個空，每空2分,共20分）1.在OpenCV中，使用cv2.____________()函數讀取圖像時，可以通過第二個參數指定讀取方式（如灰度圖或彩色圖）。2.圖像的幾何變換包括平移、旋轉、縮放、仿射變換和__________變換。3.Sobel邊緣檢測通過計算圖像在X和Y方向的__________來檢測邊緣。4.形態學高級操作中，梯度運算是指__________減去腐蝕的結果。5.FLANN匹配器是一種基于______________搜索的特征匹配器，適用于大規模特征點的快速匹配。6.MeanShift算法在視頻目標跟蹤中通過迭代尋找目標區域的____________中心來實現跟蹤。7.深度學習模型訓練中，__________函數用于衡量模型預測值與真實標簽之間的差異。8.支持向量機（SVM）通過尋找______________來最大化不同類別之間的分類間隔。9.在聚類算法中，輪廓系數取值范圍為__________，越接近1表示聚類效果越好。10.GoogLeNet網絡引入了__________模塊，該模塊在同一層中使用多種尺寸的卷積核并行處理，提高了特征提取的豐富性。得分評卷人四、簡答題（本大題共4小題，每題5分,共20分）1.直方圖均衡化對圖像增強有何作用？2.SIFT特征檢測與ORB特征檢測的主要區別是什么？3.幀間差分法檢測運動目標的基本原理是什么？4.卷積神經網絡中，池化層的主要作用是什么？常用的池化方式有哪兩種？得分評卷人五、編程題（本大題共2小題，每題10分,共20分）1.編寫程序，讀取一張灰度圖像（圖像文件名為car.jpg，將該文件置于代碼同級目錄下），先使用高斯濾波去除噪聲，再分別計算圖像在X方向和Y方向的Sobel梯度，最后通過加權相加得到完整的邊