計(jì)算機(jī)視覺(jué)（段先華）課后習(xí)題及答案 第1-3章

《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》課后習(xí)題參考答案第1章計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述1.根據(jù)自己的理解闡述計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念？參考答案：計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備模仿人類視覺(jué)系統(tǒng)的能力，通過(guò)對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)的處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)信息的理解、識(shí)別、解釋以及更高層次的推理。它是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠從圖像或視頻中提取有用的信息，進(jìn)而進(jìn)行各種任務(wù)，如對(duì)象識(shí)別、物體檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像生成等。2.試舉例說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)有哪些方面的應(yīng)用？參考答案：1）人臉識(shí)別和認(rèn)知：人臉識(shí)別用于解鎖手機(jī)、人臉支付、身份驗(yàn)證等。它還在安全領(lǐng)域用于監(jiān)控和追蹤潛在犯罪分子。2）醫(yī)學(xué)影像分析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以在醫(yī)學(xué)圖像中檢測(cè)腫瘤、標(biāo)記解剖結(jié)構(gòu)，幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷。3）自動(dòng)車道偏離警示：通過(guò)識(shí)別車道線和車輛位置，系統(tǒng)可以警示駕駛員如果車輛偏離了車道。4）工業(yè)機(jī)器人：機(jī)器人可以使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)檢測(cè)零件的位置和方向，從而進(jìn)行精確的組裝和加工。5）智能監(jiān)控：計(jì)算機(jī)視覺(jué)可用于檢測(cè)異常行為，如入侵者、遺棄物品，以提升安全性。6）交通管理：計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以監(jiān)測(cè)交通流量、識(shí)別車牌號(hào)碼，甚至用于智能交通燈控制。7）虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中可以實(shí)現(xiàn)空間感知和物體交互，創(chuàng)造更沉浸式的體驗(yàn)。8）農(nóng)業(yè)圖像分析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以用于識(shí)別作物的生長(zhǎng)狀況、檢測(cè)病害，以及進(jìn)行精確農(nóng)業(yè)。9）圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換：利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，可以將一種圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另一張圖像上，如將照片轉(zhuǎn)化為某種藝術(shù)風(fēng)格。10）商品檢測(cè)與分類：在零售業(yè)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以識(shí)別和分類商品，幫助自動(dòng)化收銀和庫(kù)存管理。3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)是什么？參考答案：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)是從圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取有用的信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)信息的理解和處理。以下是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一些主要任務(wù)：1）圖像分類：將輸入的圖像分為不同的類別或標(biāo)簽。這種任務(wù)通常涉及訓(xùn)練一個(gè)分類器，使其能夠從圖像中學(xué)習(xí)到不同類別的特征。2）對(duì)象檢測(cè)：在圖像中定位并標(biāo)記出特定類型的物體。這與圖像分類不同，因?yàn)閷?duì)象檢測(cè)需要不僅識(shí)別物體還要標(biāo)記其位置。3）物體識(shí)別與識(shí)別：將圖像中的物體或場(chǎng)景識(shí)別為特定的類別，如識(shí)別出圖像中的汽車、人、動(dòng)物等。4）圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域，以便更詳細(xì)地分析和理解圖像的不同部分。例如，將圖像中的物體從背景分離出來(lái)。5）姿態(tài)估計(jì)：確定圖像中物體或人體的姿態(tài)和空間定位。這在許多應(yīng)用中都很重要，如虛擬現(xiàn)實(shí)和運(yùn)動(dòng)捕捉。6）人臉識(shí)別：識(shí)別圖像中的人臉，并將其與已知的人臉進(jìn)行比較，用于身份驗(yàn)證或識(shí)別。7）場(chǎng)景理解：從圖像中推斷出整體場(chǎng)景的性質(zhì)和組成，如室內(nèi)、室外、人群等。8）圖像生成：利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)，生成新的圖像，這在藝術(shù)創(chuàng)作和圖像合成中很有用。9）視頻分析：對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括運(yùn)動(dòng)跟蹤、行為分析、動(dòng)作識(shí)別等。10）圖像增強(qiáng)與修復(fù)：對(duì)圖像進(jìn)行去噪、修復(fù)、增強(qiáng)，以提高圖像質(zhì)量和可視化效果。11）視覺(jué)定位與導(dǎo)航：利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，使機(jī)器能夠在未知環(huán)境中進(jìn)行定位和導(dǎo)航，如自主導(dǎo)航的機(jī)器人或自動(dòng)駕駛汽車。4.目標(biāo)檢測(cè)常用的檢測(cè)算法有哪些？參考答案：1）FasterR-CNN（Region-CNN）：FasterR-CNN是一種經(jīng)典的兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法。它引入了區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)（RPN）來(lái)提取候選物體區(qū)域，并使用FastR-CNN進(jìn)行物體分類和定位。2）YOLO（YouOnlyLookOnce）：YOLO是一種單階段目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)將目標(biāo)檢測(cè)轉(zhuǎn)化為回歸問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。YOLOv3和YOLOv4是該系列的重要版本。3）SSD（SingleShotMultiBoxDetector）：SSD也是一種單階段目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)在多個(gè)尺度上預(yù)測(cè)物體的位置和類別，實(shí)現(xiàn)高效的多尺度檢測(cè)。4）CascadeR-CNN：CascadeR-CNN采用級(jí)聯(lián)的方式，通過(guò)一系列檢測(cè)器逐步提升檢測(cè)結(jié)果的置信度，進(jìn)而提高準(zhǔn)確性。5）DETR（DetectionTransformers）：DETR采用Transformer架構(gòu)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，將檢測(cè)任務(wù)轉(zhuǎn)化為集合預(yù)測(cè)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了端到端的檢測(cè)過(guò)程。6）MaskR-CNN：在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上，MaskR-CNN還可以實(shí)現(xiàn)實(shí)例分割，即同時(shí)進(jìn)行物體檢測(cè)和像素級(jí)別的分割。第2章Python與OpenCV運(yùn)行環(huán)境1.本章中所介紹的幾種圖形幾何變換方法中，哪些屬于圖像位置變換，哪些屬于圖像形狀變換？參考答案：本章介紹的幾何變換中，平移、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)屬于圖像位置變換；縮放、剪裁和仿射屬于圖像形狀變換。2.在圖像的放大過(guò)程中，是否需要對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)？在圖像的縮小過(guò)程中，是否需要對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)？參考答案：圖像放大過(guò)程中，一般涉及插值運(yùn)算，需要對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)；圖像縮小過(guò)程中，不需要對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。3.有灰度圖像如圖1所示，請(qǐng)寫(xiě)出其水平翻轉(zhuǎn)的結(jié)果。434748521185154911702435810520324825193201251251249171246249246246圖1參考答案：水平翻轉(zhuǎn)即以Y軸為對(duì)稱軸翻轉(zhuǎn)，結(jié)果如下：1185248474324317091545125124820310558249251251201932462462492461714.簡(jiǎn)述二值圖像、灰度圖像和彩色圖像的區(qū)別。參考答案：二值圖像、灰度圖像和彩色圖像的通道數(shù)和每個(gè)通道的取值范圍不同。彩色圖像包括R、G、B三通道，即每個(gè)像素由R、G、B三個(gè)分量表示，每個(gè)通道的取值范圍為0-255或0-1；灰度圖像只有一個(gè)通道，像素值表示了像素的灰度值，取值范圍在0-255或0-1之間，0表示最暗的黑色，像素隨著灰度值的增加而增亮，255或1表示最亮的白色。二值圖像也只有一個(gè)通道，只是其取值范圍只能是0或者1，即圖像中只有黑色和白色。第3章圖像預(yù)處理1.簡(jiǎn)述直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化之間的區(qū)別與聯(lián)系。參考答案：直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法。理想情況下，直方圖均衡化實(shí)現(xiàn)了圖像灰度的均衡分布，對(duì)提高圖像對(duì)比度、提升圖像亮度具有明顯的作用。在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)并不需要圖像的直方圖具有整體的均勻分布，而希望直方圖與規(guī)定要求的直方圖一致，這就是直方圖規(guī)定化。直方圖規(guī)定化通過(guò)一個(gè)灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。它可以人為地改變?cè)紙D像直方圖的形狀，使其成為某個(gè)特定的形狀，即增強(qiáng)特定灰度級(jí)分布范圍內(nèi)的圖像。直方圖均衡化可實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)增強(qiáng)，但效果不易控制，得到的是全局增強(qiáng)的結(jié)果。直方圖規(guī)定化可實(shí)現(xiàn)圖像的有選擇增強(qiáng)，只要給定規(guī)定的直方圖，即可實(shí)現(xiàn)特定增強(qiáng)的效果。2.如圖1所示，有一4×4的圖像，其灰度級(jí)別為0-7。4566545566555556圖1(1)求該圖像的灰度直方圖；參考答案：灰度統(tǒng)計(jì)直方圖反映了圖像中不同灰度級(jí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)情況?；叶冉y(tǒng)計(jì)直方圖是一個(gè)一維離散函數(shù)，可表示為?k=nk圖1中圖像的灰度直方圖為：(2)對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，寫(xiě)出過(guò)程和結(jié)果。序號(hào)過(guò)程結(jié)果1原始圖像灰度級(jí)k012345672統(tǒng)計(jì)原始圖像各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)n000029503灰度直方圖歸一化rk00000.1250.56250.312504計(jì)算灰度累積直方圖sk00000.1250.6875115進(jìn)行取整擴(kuò)展k’=INT（(L-1）*sk+0.5）000015776確定映射關(guān)系k→k'0,1,2,3→0，4→1，5→5，6,7→77統(tǒng)計(jì)映射后的各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)02000905均衡化之后的圖像為：均衡化之后的直方圖為：1577515577555557 3.對(duì)于一幅被椒鹽噪聲污染的圖像，采用哪種空域?yàn)V波方法效果效果較好？為什么？參考答案：對(duì)于被椒鹽噪聲污染的圖像，中值濾波效果較好。椒鹽噪聲一般包括鹽噪聲（白色噪聲）和椒噪聲（黑色噪聲），呈現(xiàn)在圖像上是黑白雜點(diǎn)。中值濾波選擇像素鄰域內(nèi)灰度值的中值來(lái)替代該像素點(diǎn)的灰度值，能夠很好地消除椒鹽噪聲，同時(shí)不會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)。4.如圖2所示，一幅256×256的二值圖像，其中條紋高210像素，白色條紋的寬度為7個(gè)像素，兩個(gè)白色條紋之間的間隔寬度為17個(gè)像素，分別采用3×3、7×7鄰域均值濾波時(shí)，圖像會(huì)有什么變化？（按照四舍五入原則取0或1，不考慮邊界影響）圖2黑白條紋圖像參考答案：由于白條（像素值為1）的寬度為7，大于3×3、7×7濾波器窗寬的一半，這樣就使得使用這兩種濾波器進(jìn)行鄰域均值濾波時(shí)，若濾波器中心的像素值為1，則濾波窗口值為1的像素個(gè)數(shù)多于值為0的像素個(gè)數(shù)，窗口內(nèi)像素點(diǎn)均值大于0.5，四舍五入后仍然為1；同理，若濾波器中心的像素值為0，則濾波窗口值為0的像素個(gè)數(shù)多于值為1的像素個(gè)數(shù)，窗口內(nèi)像素點(diǎn)均值小于0.5，四舍五入后仍然為0。所以，按照題意，分別采用3×3、7×7鄰域均值濾波時(shí)，濾波后圖像與原圖像相同。5.如圖3所示，有一幅7×7大小的二值圖像，其中心處有一個(gè)值為1的3×3正方形區(qū)域，其余區(qū)域值均為0，利用本章所講Sobel算子的水平模板和垂直模板計(jì)算其水平梯度、垂直梯度和最終梯度。0000000000000000111000011100001110000000000000000圖3參考答案：Sobel算子的水平模板為[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]，對(duì)應(yīng)的水平梯度計(jì)算公式為：Sobel水平模板在二值圖像上移動(dòng)，得到水平梯度如下：Sobel算子的垂直模板為[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]，對(duì)應(yīng)的垂直梯度計(jì)算公式為：Sobel垂直模板在二值圖像上移動(dòng)，得