OpenCV計算機視覺基礎(chǔ)教程(Python版)試題及答案

OpenCV計算機視覺基礎(chǔ)教程（Python版）試題及答案一、單項選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分）1、OpenCV從（）版本開始使用Apache2許可。A、4.2.0 B、4.3.0 C、4.4.0 D、4.5.02、OpenCV提供機器學(xué)習(xí)功能的模塊是（）A、calib3d B、stitching C、ml D、dnn3、OpenCV使用（）語言實現(xiàn)。A、Java B、C/C++ C、Python D、JavaScript4、下列選項中，可在NumPy中表示復(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)類型是（）。A、int B、single C、complex64 D、double5、NumPy中可執(zhí)行矩陣乘法的運算符是（）A、* B、** C、/ D、@6、OpenCV用于讀取圖像文件的函數(shù)是（）A、imread() B、imshow() C、imwrite() D、VideoCapture()7、OpenCV用于繪制矩形的函數(shù)是（）A、line() B、rectangle() C、ellipse() D、polylines()8、在cvtColor()函數(shù)中用于將圖像從BGR色彩空間轉(zhuǎn)換為GRAY色彩空間的參數(shù)是（）A、COLOR_BGR2RGB B、COLOR_BGR2GRAYC、COLOR_BGR2YCrCb D、COLOR_BGR2HSV9、OpenCV用于實現(xiàn)中值濾波的函數(shù)是（）A、blur() B、boxFilter() C、medianBlur() D、filter2D()10、moments()函數(shù)返回的輪廓矩中，（）表示輪廓的面積。A、m00 B、m10 C、m20 D、m2111、下列選項中，可返回輪廓擬合橢圓的函數(shù)是（）A、minAreaRect() B、fitEllipse() C、fitLine() D、minEnclosingTriangle()12、下列選項中，可繪制直方圖的函數(shù)是（）A、hist() B、calcHist() C、histogram() D、equalizeHist()13、下列關(guān)于模板匹配的說法中錯誤的是（）A、模板圖像與輸入圖像逐像素進行比較。B、matchTemplate()函數(shù)可返回多個匹配目標(biāo)。C、matchTemplate()函數(shù)執(zhí)行匹配時，匹配值越大，說明匹配度越高。D、匹配結(jié)果包含了匹配值和位置。14、在grabCut()函數(shù)返回的掩模圖像中，表示確定前景的是（）A、0 B、1 C、2 D、315、FAST特征檢測返回關(guān)鍵點信息中不包含（）A、角度 B、領(lǐng)域大小 C、坐標(biāo) D、距離16、下列關(guān)于Haar級聯(lián)分類器的說法錯誤的是（）A、OpenCV使用預(yù)訓(xùn)練好的分類器文件創(chuàng)建Haar分類器對象。B、Haar級聯(lián)分類器可檢測彩色圖像中的人臉。C、Haar級聯(lián)分類器可檢測圖像中的貓臉。D、可檢測圖像中的多張人臉。17、下列選項中，不能將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組的函數(shù)是（）A、reshape() B、resize() C、ones() D、ravel()18、下列關(guān)于圖像加法運算的說法中錯誤的是（）A、加法運算符“+”可用于執(zhí)行圖像加法運算。B、cv2.add()函數(shù)可用于執(zhí)行圖像加法運算。C、加法運算符“+”和cv2.add()函數(shù)運算結(jié)果相同。D、運算結(jié)果中像素值不會大于255。19、下列關(guān)于跟蹤欄（Trackbar）的說法中錯誤的是（）A、跟蹤欄可響應(yīng)用戶單擊行為。B、創(chuàng)建跟蹤欄時應(yīng)指定圖像窗口。C、跟蹤欄返回的值為整數(shù)。 D、跟蹤欄回調(diào)函數(shù)不能接受可選數(shù)據(jù)。20、warpAffine()函數(shù)不能實現(xiàn)的圖像操作是（）A、平移 B、旋轉(zhuǎn) C、縮放 D、扭曲得分評卷人復(fù)查人名詞解釋（本大題共5小題，每小題4分，共20分）1、高斯濾波2、二值化閾值處理3、膨脹4、色彩空間5、圖像金字塔得分評卷人復(fù)查人簡單題（本大題共4小題，每小題5分，共20分）1、請問如何在Windows10中配置使用OpenCV和Python的視覺應(yīng)用開發(fā)環(huán)境？2、請問如何處理圖像窗口鼠標(biāo)事件？3、請問使用OpenCV中的深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型進行圖像識別包含哪些步驟？4、請問FisherFaces人臉識別包含哪些步驟？得分評卷人復(fù)查人程序填空題（本大題共4個空，每空5分，共20分）在程序空白處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。1、下面的命令創(chuàng)建一個數(shù)組，在改變其形狀后將其轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組輸出，在劃線處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。>>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(9)>>>aarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8])>>>a.resize(3,3)>>>np.ravel(a)array([0,1,2,3,4,5,6,7,8])>>>np.ravel(_______________)array([0,3,6,1,4,7,2,5,8])2、下面的代碼將圖像下半部分設(shè)置為黑色，在劃線處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。importcv2img=cv2.imread(test.jpg')cv2.imshow('img1',img) #顯示原圖像h,w,r=img.shapeh2=int(h/2)______________________________ #修改圖像cv2.imshow('img2',img) #顯示修改后的圖像cv2.waitKey(0)3、下面的代碼將圖像的寬度放大1倍、高度縮小一半，，在劃線處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。importcv2img=cv2.imread('test.jpg')cv2.imshow('img1',img) #顯示原圖像img2=cv2.resize(________________________)#縮放圖像cv2.imshow('img2',img2) #顯示修改后的圖像cv2.waitKey(0)4、下面的代碼對圖像執(zhí)行膨脹操作，在劃線處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('yang.jpg') #讀取圖像cv2.imshow('img',img) #顯示原圖像kernel=np.ones((3,3),np.uint8) #定義大小為3×3的內(nèi)核img2=______________________________________ #膨脹，迭代3次cv2.imshow('img2',img2) #顯示轉(zhuǎn)換結(jié)果圖像cv2.waitKey(0)得分評卷人復(fù)查人編程題（本大題共2小題，每小題10分，共20分）在程序空白處填入適當(dāng)?shù)拇a，將程序補充完整。1、編寫一段程序，使用calcHist()函數(shù)查找圖像的二維直方圖，并matplotlib.pyplot.imshow()函數(shù)顯示二位直方圖。編寫一段程序，使用FisherFaces實現(xiàn)人臉識別，已知第1人人臉圖像文件名稱分別為x11.jpg、x12.jpg、x13.jpg，已知第2人人臉圖像文件名稱分別為x21.jpg、x22.jpg、x23.jpg，未知人臉圖像文件名為no.jpg。參考答案一、單項選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分）1~5：DCBCD 6~10：ABBCA11~15：BACBD 16~20：BCCDD名詞解釋（本大題共5小題，每小題4分，共20分）1、高斯濾波答：高斯濾波按像素點與中心點的不同距離，賦予像素點不同的權(quán)重值，越靠近中心點權(quán)重值越大，越遠離中心點權(quán)重值越?。蝗缓蟾鶕?jù)權(quán)重值計算鄰域內(nèi)所有像素點的和，將和作為中心點的像素值。2、二值化閾值處理答：cv2.threshold()函數(shù)的type參數(shù)值為cv2.THRESH_BINARY時執(zhí)行二值化閾值處理，將大于閾值的像素值設(shè)置為255，將其他像素值設(shè)置為0。3、膨脹答：膨脹操作與腐蝕操作剛好相反，它對圖像的邊界進行擴張。其執(zhí)行遍歷操作時，只有在內(nèi)核完全處于前景外部時，內(nèi)核中心對應(yīng)像素點的值才設(shè)置為0，否則設(shè)置為1。4、色彩空間答：色彩空間也稱顏色模型、顏色空間、色彩模型等，它是圖像在計算機內(nèi)部的一種存儲方式。常見的色彩空間包括RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV等。5、圖像金字塔答：圖像金字塔從分辨率的角度分析處理圖像。圖像金字塔的底部為原始圖像，對原始圖像進行梯次向下采樣，得到金字塔的其他各層圖像。層次越高，分辨率越低，圖像越小。通常，每向上一層，圖像的寬度和高度就為下一層的一半。常見的圖像金字塔可分為高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。簡單題（本大題共4小題，每小題5分，共20分）1、請問如何在Windows10中配置使用OpenCV和Python的視覺應(yīng)用開發(fā)環(huán)境？答：在Windows10中配置使用OpenCV和Python的視覺應(yīng)用開發(fā)環(huán)境主要包括：安裝Python、安裝NumPy、安裝OpenCV-Python以及編程工具（如VisualStudioCode）。2、請問如何處理圖像窗口鼠標(biāo)事件？答：第一步：定義鼠標(biāo)事件回調(diào)函數(shù)。第二步：調(diào)用cv2.setMouseCallback()函數(shù)將回調(diào)函數(shù)綁定到圖像窗口。3、請問使用OpenCV中的深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型進行圖像識別包含哪些步驟？答：使用OpenCV中的深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型進行圖像識別的基本步驟如下。（1）從配置文件和預(yù)訓(xùn)練模型文件中加載模型。（2）將圖像文件處理為塊數(shù)據(jù)（blob）。（3）將圖像文件的塊數(shù)據(jù)設(shè)置為模型的輸入。（4）執(zhí)行預(yù)測。（5）處理預(yù)測結(jié)果。4、請問FisherFaces人臉識別包含哪些步驟？答：FisherFaces人臉識別的基本步驟如下。（1）調(diào)用cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()函數(shù)創(chuàng)建FisherFaces識別器。（2）調(diào)用識別器的train()方法以便使用已知圖像訓(xùn)練模型。（3）調(diào)用識別器的predict()方法以便使用未知圖像進行識別，確認其身份。程序填空題（本大題共4個空，每空5分，共20分）1、a,order='F' 2、img[h2:,:,:]=03、img,None,fx=2,fy=0.5 4、cv2.dilate(img,kernel,iterations=3)編程題（本大題共2小題，每小題10分，共20分）1、編寫一段程序，使用calcHist()函數(shù)查找圖像的二維直方圖，并matplotlib.pyplot.imshow()函數(shù)顯示二位直方圖。參考代碼如下。importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread(test.jpg') #打開圖像cv2.imshow('original',img) #顯示原圖像img2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) #轉(zhuǎn)換色彩空間為HSVhist=cv2.calcHist([img2],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256]) #計算顏色直方圖plt.imshow(hist,interpolation='nearest') #繪制顏色直方圖plt.show() #顯示顏色直方圖編寫一段程序，使用FisherFaces實現(xiàn)人臉識別，已知第1人人臉圖像文件名稱分別為x11.jpg、x12.jpg、x13.jpg，已知第2人人臉圖像文件名稱分別為x21.jpg、x22.jpg、x23.jpg，未知人臉圖像文件名為no.jpg。參考代碼如下。importcv2importnumpyasnp#讀入訓(xùn)練圖像img11=cv2.imread('x11.jpg',0) #打開圖像，灰度圖像img12=cv2.imread('x12.jpg',0) #打開圖像，灰度圖像img13=cv2.imread('x13.jpg',0) #打開圖像，灰度圖像img21