Python圖像處理技巧試題及答案

Python圖像處理技巧試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.以下哪個庫是Python中用于圖像處理的常用庫？

A.NumPy

B.Matplotlib

C.OpenCV

D.Pandas

2.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)用于讀取圖像？

A.cv2.imread()

B.cv2.read()

C.cv2.load()

D.cv2.get()

3.以下哪個函數(shù)可以用于調(diào)整圖像的亮度和對比度？

A.cv2.cvtColor()

B.cv2.addWeighted()

C.cv2.normalize()

D.cv2.convertScaleAbs()

4.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于計算圖像的邊緣？

A.cv2.threshold()

B.cv2.findContours()

C.cv2.Canny()

D.cv2.dilate()

5.以下哪個函數(shù)可以用于檢測圖像中的輪廓？

A.cv2.findContours()

B.cv2.drawContours()

C.cv2.boundingRect()

D.cv2.contourArea()

6.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于在圖像上繪制矩形？

A.cv2.rectangle()

B.cv2.line()

C.cv2.circle()

D.cv2.putText()

7.以下哪個函數(shù)可以用于在圖像上繪制橢圓？

A.cv2.ellipse()

B.cv2.rectangle()

C.cv2.line()

D.cv2.circle()

8.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于在圖像上繪制多邊形？

A.cv2.polylines()

B.cv2.ellipse()

C.cv2.rectangle()

D.cv2.line()

9.以下哪個函數(shù)可以用于在圖像上繪制文本？

A.cv2.putText()

B.cv2.rectangle()

C.cv2.line()

D.cv2.circle()

10.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于保存圖像？

A.cv2.imwrite()

B.cv2.save()

C.cv2.dump()

D.cv2.write()

二、填空題（每空2分，共5空）

1.OpenCV庫的版本號可以通過cv2.__________來獲取。

2.在OpenCV中，圖像的默認數(shù)據(jù)類型是__________。

3.在OpenCV中，圖像的尺寸可以通過__________屬性來獲取。

4.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于調(diào)整圖像的大?。縚_________

5.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于翻轉(zhuǎn)圖像？__________

三、編程題（每題10分，共20分）

1.編寫一個Python程序，讀取一個圖像文件，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并顯示結(jié)果。

2.編寫一個Python程序，讀取一個圖像文件，將其轉(zhuǎn)換為二值圖像，并顯示結(jié)果。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些操作屬于圖像增強的范疇？

A.調(diào)整亮度和對比度

B.轉(zhuǎn)換顏色空間

C.圖像銳化

D.圖像降噪

E.圖像縮放

2.在OpenCV中，以下哪些方法可以用于圖像濾波？

A.cv2.blur()

B.cv2.GaussianBlur()

C.cv2.medianBlur()

D.cv2.bilateralFilter()

E.cv2.Canny()

3.以下哪些操作可以用于圖像分割？

A.邊緣檢測

B.閾值分割

C.區(qū)域生長

D.輪廓檢測

E.形態(tài)學操作

4.以下哪些函數(shù)可以用于計算圖像的直方圖？

A.cv2.calcHist()

B.cv2.histogram()

C.cv2.hist()

D.cv2.histeq()

E.cv2.equalizeHist()

5.以下哪些方法可以用于圖像配準？

A.SIFT特征點匹配

B.SURF特征點匹配

C.ORB特征點匹配

D.KNN特征點匹配

E.RANSAC算法

6.在OpenCV中，以下哪些方法可以用于圖像匹配？

A.特征點匹配

B.區(qū)域匹配

C.光流法

D.基于顏色的匹配

E.基于紋理的匹配

7.以下哪些操作屬于圖像配準的前處理步驟？

A.圖像增強

B.圖像濾波

C.圖像配準

D.圖像變換

E.圖像分割

8.以下哪些函數(shù)可以用于圖像變換？

A.cv2.resize()

B.cv2.rotate()

C.cv2.warpAffine()

D.cv2.warpPerspective()

E.cv2.transform()

9.以下哪些方法可以用于圖像識別？

A.機器學習分類器

B.深度學習模型

C.特征匹配

D.特征提取

E.特征降維

10.以下哪些函數(shù)可以用于在圖像上繪制特征點？

A.cv2.drawKeypoints()

B.cv2.drawMatches()

C.cv2.drawContours()

D.cv2.drawDetectedCorners()

E.cv2.drawMatchedCorners()

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.OpenCV中的cv2.imread()函數(shù)默認讀取的圖像是灰度圖像。（×）

2.在OpenCV中，cv2.Canny()函數(shù)可以用于邊緣檢測，其返回值是邊緣的坐標點。（√）

3.圖像的直方圖可以用來描述圖像的分布情況，并且可以通過直方圖均衡化來改善圖像的對比度。（√）

4.OpenCV中的cv2.threshold()函數(shù)可以用于將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，并且可以指定不同的閾值類型。（√）

5.在圖像處理中，形態(tài)學操作包括腐蝕和膨脹，這些操作可以用于去除噪聲和連接物體。（√）

6.OpenCV中的cv2.findContours()函數(shù)可以用于檢測圖像中的輪廓，并且可以返回輪廓的邊界框。（√）

7.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是兩種常用的圖像特征提取算法。（√）

8.圖像配準是將兩幅圖像對齊的過程，通常用于圖像拼接和圖像匹配。（√）

9.OpenCV中的cv2.warpPerspective()函數(shù)可以用于對圖像進行仿射變換，它需要四個變換點來定義變換矩陣。（√）

10.在圖像識別中，深度學習模型通常比傳統(tǒng)的機器學習分類器更準確。（√）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述圖像增強的基本概念及其在圖像處理中的作用。

2.列舉三種常用的圖像濾波方法，并簡要說明其應用場景。

3.解釋什么是圖像配準，并簡述其應用領(lǐng)域。

4.簡要描述SIFT和SURF算法的基本原理，以及它們在圖像處理中的應用。

5.解釋什么是形態(tài)學操作，并舉例說明其在圖像處理中的具體應用。

6.簡述如何使用OpenCV庫中的函數(shù)來檢測圖像中的邊緣，并說明Canny邊緣檢測算法的基本步驟。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.C

2.A

3.D

4.C

5.A

6.A

7.A

8.A

9.A

10.A

二、填空題

1.__version__

2.__numpy.dtype__

3.__shape__

4.__cv2.resize__()

5.__cv2.flip__()

三、多項選擇題

1.A,B,C,D,E

2.A,B,C,D

3.A,B,C

4.A,C,D,E

5.A,B,C,D,E

6.A,B,C,D,E

7.A,B,D

8.A,B,C,D,E

9.A,B,C,D,E

10.A,B,C,D,E

三、判斷題

1.×

2.√

3.√

4.√

5.√

6.√

7.√

8.√

9.√

10.√

四、簡答題

1.圖像增強是指通過改變圖像的亮度和對比度、調(diào)整色彩飽和度、銳化圖像細節(jié)等手段，使圖像更加清晰、易于觀察和理解的技術(shù)。它在圖像處理中用于提高圖像的質(zhì)量，便于后續(xù)分析。

2.1)平均濾波：通過在圖像上滑動一個小的窗口，計算窗口內(nèi)所有像素的平均值，作為中心像素的灰度值。

2)中值濾波：同樣通過滑動窗口，計算窗口內(nèi)所有像素的中值，作為中心像素的灰度值。

3)高斯濾波：使用高斯函數(shù)作為加權(quán)窗口，對圖像進行加權(quán)平均濾波。

應用場景：去除圖像噪聲、平滑圖像、銳化圖像等。

3.圖像配準是指將兩幅或多幅圖像對齊，使它們在空間上相互對應的過程。應用領(lǐng)域包括圖像拼接、圖像分割、圖像匹配、三維重建等。

4.SIFT和SURF都是基于特征點的圖像識別算法。SIFT通過計算圖像中關(guān)鍵點的位置、大小和方向來描述圖