计算机视觉期末考试题解析

一、选择题

1. 计算机视觉的主要任务是利用图像处理和机器学习技术来识别和理解图像中的内容。以下哪个选项不是计算机视觉的主要任务？
   A. 目标检测
   B. 图像分类
   C. 图像增强
   D. 图像生成
   答案：D. 图像生成
   解析：图像生成不属于计算机视觉的主要任务，它是计算机图形学领域的一个任务。计算机视觉的主要任务包括目标检测、图像分类、图像增强等。
2. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像处理。以下哪个选项不是CNN的基本结构？
   A. 输入层
   B. 卷积层
   C. 池化层
   D. 全连接层
   答案：A. 输入层
   解析：在CNN的基本结构中，通常包含输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层是图像数据直接输入到网络中的一层，不属于CNN的基本结构。
3. 在目标检测任务中，常用的算法有SSD、YOLO和Faster R-CNN等。以下哪个选项不是目标检测算法？
   A. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
   B. YOLO (You Only Look Once)
   C. Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Network)
   D. KNN (K-Nearest Neighbors)
   答案：D. KNN (K-Nearest Neighbors)
   解析：KNN是一种分类算法，而不是目标检测算法。SSD、YOLO和Faster R-CNN都是目标检测算法。
   二、简答题
4. 简述计算机视觉在自动驾驶系统中的应用。
   答案：计算机视觉在自动驾驶系统中发挥着重要作用，主要应用包括：环境感知、车辆定位、行人检测、交通标志识别等方面。通过使用计算机视觉技术，自动驾驶系统可以实时感知周围环境，识别障碍物、车道线、交通信号等，从而实现安全有效的自动驾驶。
5. 请简述图像分类任务的流程。
   答案：图像分类任务的流程通常包括以下几个步骤：预处理、特征提取、分类器训练和分类决策。预处理阶段包括对图像进行缩放、裁剪、归一化等操作，以提高分类的准确性。特征提取阶段使用深度学习技术从图像中提取特征。分类器训练阶段使用标注数据集训练分类器。最后，在分类决策阶段，输入待分类的图像，利用训练好的分类器进行分类。
6. 简述图像分割的主要方法。
   答案：图像分割的主要方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于深度学习的分割等。基于阈值的分割通过设置不同的阈值将图像分割成不同的区域。基于区域的分割通过将像素点聚类成不同的区域来实现分割。基于边缘的分割通过检测图像中的边缘来分割图像。基于深度学习的分割方法利用深度学习技术自动学习和提取图像中的特征，实现更加准确和鲁棒的分割。
   三、编程题
7. 请使用Python编写一个简单的程序，实现基于OpenCV库的边缘检测算法（Canny算法）。
   答案：以下是一个使用Python和OpenCV库实现Canny边缘检测算法的示例程序：

   import cv2
   import numpy as np
   # 加载图像
   image = cv2.imread('image.jpg')
   # 将图像转换为灰度图
   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   # 应用Canny边缘检测算法
   edges = cv2.Canny(gray, threshold1=30, threshold2=100)
   # 显示原图和处理后的图像
   cv2.imshow('Original Image', image)
   cv2.imshow('Edge Detected Image', edges)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

   在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread()函数加载图像，然后使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图。接下来，我们调用cv2.Canny()函数应用Canny边缘检测算法，并设置阈值参数threshold1和threshold2。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示原图和处理后的边缘检测图像，并使用cv2.waitKey()函数等待