計算機視覺技術(shù)知識點梳理及練習題

計算機視覺技術(shù)知識點梳理及練習題姓名_________________________地址_______________________________學號______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名，身份證號和地址名稱。2.請仔細閱讀各種題目，在規(guī)定的位置填寫您的答案。一、選擇題1.計算機視覺的核心任務是什么？

A.圖像分類

B.目標檢測

C.圖像分割

D.以上都是

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺中的應用主要表現(xiàn)在哪些方面？

A.圖像識別

B.目標檢測

C.圖像

D.以上都是

3.什么是特征點匹配？

A.在兩張圖像中找到相同位置的點

B.在兩張圖像中找到相似形狀的圖形

C.將兩張圖像進行疊加

D.在兩張圖像中找到相同顏色的區(qū)域

4.以下哪個不是計算機視覺中的深度學習方法？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

B.對抗網(wǎng)絡（GAN）

C.支持向量機（SVM）

D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

5.在計算機視覺中，以下哪個不是特征提取的方法？

A.HOG特征

B.SIFT特征

C.KCF特征

D.模板匹配

6.什么是圖像識別？

A.在圖像中找到感興趣的目標

B.將圖像中的對象分類

C.在圖像中提取特征

D.以上都不是

7.在計算機視覺中，以下哪個不是圖像分割的方法？

A.區(qū)域生長

B.水平集方法

C.基于圖的方法

D.模板匹配

8.什么是邊緣檢測？

A.在圖像中找到物體的邊緣

B.在圖像中找到物體的輪廓

C.在圖像中找到物體的形狀

D.以上都不是

答案及解題思路：

1.答案：D

解題思路：計算機視覺的核心任務包括圖像分類、目標檢測和圖像分割，這三個任務是計算機視覺領域的三個基礎問題。

2.答案：D

解題思路：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺中有廣泛的應用，涵蓋了圖像識別、目標檢測和圖像等多個方面。

3.答案：A

解題思路：特征點匹配是指在兩張圖像中找到相同位置的點，這是圖像配準的基礎。

4.答案：C

解題思路：支持向量機（SVM）是傳統(tǒng)機器學習算法，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、對抗網(wǎng)絡（GAN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）都是深度學習算法。

5.答案：D

解題思路：模板匹配是圖像匹配的方法，而不是特征提取的方法。HOG（HistogramofOrientedGradients）、SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）和KCF（KernelizedCorrelationFilters）都是特征提取的方法。

6.答案：B

解題思路：圖像識別是指將圖像中的對象分類，這是圖像識別的定義。

7.答案：D

解題思路：模板匹配是圖像匹配的方法，而不是圖像分割的方法。區(qū)域生長、水平集方法和基于圖的方法都是圖像分割的方法。

8.答案：A

解題思路：邊緣檢測是在圖像中找到物體的邊緣，這是圖像處理中的一個基本步驟。二、填空題1.計算機視覺中的特征提取方法有：SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩(wěn)健特征）、HOG（方向梯度直方圖）等。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的核心結(jié)構(gòu)是卷積層。

3.在圖像識別中，常見的分類器有：SVM（支持向量機）、KNN（k近鄰算法）、CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）等。

4.特征點匹配常用的算法有：FLANN（快速最近鄰搜索算法）、BRISK（二值旋轉(zhuǎn)不變特征）、SURF匹配等。

5.圖像分割的方法有：閾值分割、邊緣檢測、區(qū)域增長等。

答案及解題思路：

答案：

1.SIFT、SURF、HOG

2.卷積層

3.SVM、KNN、CNN

4.FLANN、BRISK、SURF匹配

5.閾值分割、邊緣檢測、區(qū)域增長

解題思路：

1.計算機視覺中的特征提取方法主要是為了提取圖像中的關(guān)鍵特征，便于后續(xù)的處理和分析。SIFT、SURF、HOG是常用的特征提取方法。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其核心結(jié)構(gòu)是卷積層，通過卷積操作提取圖像的特征。

3.圖像識別中的分類器主要用于對圖像進行分類，常見的分類器有SVM、KNN、CNN等。

4.特征點匹配是計算機視覺中的關(guān)鍵技術(shù)，F(xiàn)LANN、BRISK、SURF匹配是常用的特征點匹配算法。

5.圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程，閾值分割、邊緣檢測、區(qū)域增長是常用的圖像分割方法。三、判斷題1.計算機視覺是人工智能的一個分支。（√）

解題思路：計算機視覺是研究如何使計算機具有從圖像和視頻中理解和理解視覺信息的能力的科學。因此，它被視為人工智能的一個重要分支。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）可以用于圖像分類、目標檢測和圖像分割等任務。（√）

解題思路：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺領域有著廣泛的應用，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割等多種任務。它的設計使得它特別適合處理圖像數(shù)據(jù)。

3.特征點匹配是計算機視覺中的基本技術(shù)之一。（√）

解題思路：特征點匹配是計算機視覺領域的一項基本技術(shù)，它通過對圖像中顯著特征點的匹配，實現(xiàn)圖像間的對應關(guān)系，進而進行圖像處理和分析。

4.對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種無監(jiān)督學習方法。（×）

解題思路：對抗網(wǎng)絡（GAN）實際上是一種監(jiān)督學習方法。它包含一個器和一個判別器，器數(shù)據(jù)，判別器判斷的數(shù)據(jù)是否真實，兩者通過對抗訓練來優(yōu)化。

5.模板匹配是圖像識別中常用的方法之一。（√）

解題思路：模板匹配是一種基于像素匹配的圖像識別方法，通過在待識別圖像中搜索與模板圖像相匹配的區(qū)域，實現(xiàn)圖像識別。它在圖像識別中有著廣泛的應用。四、簡答題1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺中的應用。

機器視覺領域：CNN被廣泛應用于圖像分類、物體檢測、場景重建等領域，例如在圖像識別任務中，CNN能夠自動提取圖像特征，實現(xiàn)高精度的識別。

自然語言處理領域：CNN也被用于處理文本數(shù)據(jù)，如情感分析、文本分類等，通過捕捉文本中的局部特征來提高分類效果。

醫(yī)學圖像分析：在醫(yī)學圖像分析中，CNN能夠識別病變區(qū)域，輔助醫(yī)生進行診斷。

自動駕駛：CNN在自動駕駛系統(tǒng)中用于實時識別道路、行人、車輛等，提高系統(tǒng)的安全性。

2.簡述特征點匹配的基本原理和常用算法。

基本原理：特征點匹配是指在不同圖像中尋找對應關(guān)系的過程，其基本原理是通過檢測圖像中的關(guān)鍵點（如角點、邊緣點等），然后在不同的圖像中尋找這些關(guān)鍵點的對應點。

常用算法：

SIFT（尺度不變特征變換）：通過檢測圖像中的關(guān)鍵點，并計算關(guān)鍵點的局部描述符，從而實現(xiàn)特征點的匹配。

SURF（加速穩(wěn)健特征）：與SIFT類似，SURF算法也是通過檢測關(guān)鍵點和計算描述符來實現(xiàn)特征匹配，但SURF在計算描述符時更加高效。

ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）：ORB算法是一種快速的特征點檢測和描述符計算方法，適用于實時應用。

3.簡述圖像分割的方法及其優(yōu)缺點。

方法：

基于閾值的分割：根據(jù)圖像灰度值或顏色信息進行分割，簡單但可能無法處理復雜場景。

區(qū)域生長：從種子點開始，逐漸將相似像素合并成區(qū)域，適用于紋理相似的圖像分割。

邊緣檢測：通過檢測圖像中的邊緣來分割圖像，適用于邊緣明顯的圖像。

水平集方法：利用水平集函數(shù)來描述圖像的邊界，適用于復雜邊界的分割。

優(yōu)缺點：

基于閾值的分割：優(yōu)點是簡單快速，缺點是閾值選擇困難，易受噪聲影響。

區(qū)域生長：優(yōu)點是結(jié)果自然，缺點是種子點選擇困難，可能產(chǎn)生空洞。

邊緣檢測：優(yōu)點是能夠分割出清晰的邊緣，缺點是可能產(chǎn)生過分割或欠分割。

4.簡述邊緣檢測的作用和常用算法。

作用：邊緣檢測是圖像處理中的一種基本技術(shù)，用于提取圖像中的邊緣信息，對于圖像分割、特征提取等后續(xù)處理步驟。

常用算法：

Sobel算子：通過計算圖像梯度來檢測邊緣，對噪聲敏感。

Prewitt算子：與Sobel算子類似，但方向不同，對噪聲的敏感性有所降低。

Canny算子：結(jié)合了Sobel和Prewitt算子的優(yōu)點，是一種功能較好的邊緣檢測算法。

答案及解題思路：

1.答案：

CNN在計算機視覺中的應用包括機器視覺、自然語言處理、醫(yī)學圖像分析和自動駕駛等領域。

解題思路：列舉CNN在不同領域的應用實例，解釋其在各個領域中的作用。

2.答案：

特征點匹配的基本原理是通過檢測關(guān)鍵點和計算描述符來實現(xiàn)特征點的匹配。

解題思路：解釋特征點檢測和描述符計算的基本步驟，列舉SIFT、SURF和ORB等常用算法。

3.答案：

圖像分割的方法包括基于閾值的分割、區(qū)域生長、邊緣檢測和水平集方法。

解題思路：分別描述每種方法的原理，并分析其優(yōu)缺點。

4.答案：

邊緣檢測的作用是提取圖像中的邊緣信息，常用算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

解題思路：解釋邊緣檢測的作用，列舉并描述常用算法的原理。五、論述題1.結(jié)合實際應用，談談計算機視覺在哪些領域具有廣泛的應用前景。

（1）計算機視覺在智能監(jiān)控領域的應用

人工智能技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺在智能監(jiān)控領域有著廣泛的應用前景。如智能安防、智慧交通、城市安全監(jiān)控等，通過實時分析視頻流，自動識別異常情況，提高公共安全。

（2）計算機視覺在工業(yè)自動化領域的應用

在工業(yè)自動化領域，計算機視覺可以應用于產(chǎn)品檢測、質(zhì)量控制、設備狀態(tài)監(jiān)測等方面。通過對工業(yè)場景的圖像進行實時分析，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)、提高生產(chǎn)效率。

（3）計算機視覺在醫(yī)療領域的應用

計算機視覺技術(shù)在醫(yī)療領域具有廣闊的應用前景。如輔助診斷、手術(shù)導航、康復訓練等，通過對醫(yī)學圖像進行深入分析，輔助醫(yī)生進行準確診斷和治療方案制定。

（4）計算機視覺在農(nóng)業(yè)領域的應用

計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域有著廣泛應用前景，如作物病蟲害檢測、精準農(nóng)業(yè)、智能采摘等，通過對農(nóng)田圖像進行實時分析，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

（5）計算機視覺在娛樂領域的應用

計算機視覺技術(shù)在娛樂領域具有廣泛應用前景，如人臉識別、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等，為用戶帶來更加豐富的娛樂體驗。

2.分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺中的優(yōu)勢與不足，并探討其發(fā)展趨勢。

（1）CNN在計算機視覺中的優(yōu)勢

①自動提取特征：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以自動提取圖像中的局部特征，降低人工設計的復雜度。

②端到端學習：CNN可以將原始輸入圖像直接轉(zhuǎn)化為所需的輸出，無需中間處理環(huán)節(jié)。

③參數(shù)共享：卷積核在整個網(wǎng)絡享，減少模型參數(shù)，提高模型泛化能力。

④良好的泛化功能：經(jīng)過大量訓練樣本的學習，CNN模型具有較好的泛化功能。

（2）CNN在計算機視覺中的不足

①對訓練數(shù)據(jù)需求量大：CNN模型訓練需要大量標注數(shù)據(jù)進行監(jiān)督學習，難以處理小樣本問題。

②對超參數(shù)敏感：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的超參數(shù)較多，容易導致模型功能波動。

③難以處理非規(guī)則圖像：CNN模型在處理非規(guī)則圖像時，功能可能受到限制。

（3）CNN的發(fā)展趨勢

①遷移學習：利用預訓練的CNN模型進行微調(diào)，解決小樣本問題。

②多尺度特征融合：結(jié)合不同尺度的特征，提高模型對圖像復雜度的適應性。

③深度可分離卷積：通過分組卷積減少參數(shù)數(shù)量，提高模型效率。

④注意力機制：引入注意力機制，使模型更加關(guān)注圖像中的重要信息。

答案及解題思路：

答案：

1.計算機視覺在智能監(jiān)控、工業(yè)自動化、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和娛樂等領域具有廣泛的應用前景。