機(jī)器視覺(jué)與應(yīng)用學(xué)習(xí)通超星期末考試答案章節(jié)答案2024年

機(jī)器視覺(jué)與應(yīng)用學(xué)習(xí)通超星期末考試章節(jié)答案2024年光源系統(tǒng)中的光源是的機(jī)器視覺(jué)成像中的一部分。照明是影響機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)

的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的

和

效果

答案:照明系統(tǒng);質(zhì)量;應(yīng)用主流的機(jī)器視覺(jué)軟件中側(cè)重圖像處理的圖像軟件包是以下哪一個(gè)？

答案:OpencvOpenCV以下哪一模塊提供了與光流操作相關(guān)的算法。

答案:optflow機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心是以下哪一個(gè)？

答案:視覺(jué)信息處理相關(guān)技術(shù)OpenCV中使用cv2._________函數(shù)拆分通道，使用cv2._________函數(shù)可將3通道圖像合并。

答案:split(;merge(importnumpyasnpa=np.ones([2,2],dtype=int)print(a)以上代碼輸出結(jié)果為_(kāi)_____。

答案:[[11][11]]以下代碼將NumPy數(shù)組中保存的圖像寫入文件，請(qǐng)完善以下代碼。importcv2importnumpyimg=numpy._______((50,50),dtype=numpy.uint8)#創(chuàng)建大小為50×50的黑色正方形圖像cv2._______('mypic2-1.jpg',img)

#將圖像存入文件

答案:zeros;inwriteimportnumpyasnpa=np.arange(12)a=a.reshape((3,-1))a=a.reshape((3,3))print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:運(yùn)行報(bào)錯(cuò)importnumpyasnpa=np.linspace(8,18,5,endpoint=False)print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[8.10.12.14.16.]importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=a.reshape((6,))b[1]=100print(a)以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:[[

1100

3]

[

4

5

6]]python語(yǔ)句

a=8(123),type(a)

，輸出結(jié)果為。

答案:importnumpyasnpa=np.logspace(0,6,7,base=2)print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[1.

2.

4.

8.16.32.64.]importnumpyasnpa=np.array([[[3,1,2]],[[4,7,6]],[[5,8,9]]])print(a.shape)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為

答案:(3,1,3)以下哪個(gè)函數(shù)在OpenCV中用于在窗口中顯示圖像？

答案:imshow()importnumpyasnpa=a=np.arange(5)print(a**2)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[0

1

4

916]importnumpyasnpa=np.array(([4,6,8],[7,5,9],[4,3]))print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[list([4,6,8])list([7,5,9])list([4,3])]importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a[2:])以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[456]]importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6],[7,8,9]])print(a[...,2:])以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[3]

[5]

[6]

[9]]importnumpyasnpa=np.array([[4,5,6],[1,2,3],[7,8,9]])

print(a.min(axis=0))

答案:[123]importnumpyasnpa=np.array([[3,5],[2,1]])b=np.array([[10,0],[0,10]])print(a@b)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[3050]

[2010]]importnumpyasnpa=np.array([[6,2,7],[1,3,4]])print(a.T)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[61]

[23]

[74]]ndarray對(duì)象中指代數(shù)組元素的類型的屬性名為。

答案:dtypeimportnumpyasnpa=np.arange(10)s=slice(2,9,3)print(a[s])以上代碼運(yùn)行顯示結(jié)果為。

答案:[258]importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a[2,0])以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:4importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[10,0],[0,10]])print(a@b)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[1020]

[3040]]importnumpyasnpa=np.arange(11)b=a[4:]print(b)以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:[4

5

6

7

8

910]importnumpyasnpa=np.array([[3,7,9],[4,7,8],[2,8,12]])b=a.max(axis=1)print(b)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[9

812]importnumpyasnpa=np.arange(24)b=a.reshape(4,2,3)print(b.ndim)以上代碼輸出結(jié)果為？

答案:3importnumpyasnpa=np.array([[3,4],[5,6]])a*=10print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[3040]

[5060]]importnumpyasnpa=np.arange(10)a.shape=(2,-1)print(a)以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:[[01234]

[56789]]importnumpyasnpa=np.arange(48)b=a.reshape(6,8)print(b.ndim)以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:2NumPy中，字符串i4等同于以下哪一個(gè)數(shù)據(jù)類型。

答案:int32OpenCV播放視頻的實(shí)質(zhì)是逐幀讀取和顯示幀圖像，以下代碼實(shí)現(xiàn)了視頻播放，請(qǐng)對(duì)代碼進(jìn)行排序。importcv2vc=cv2._________('test2-5.mp4')

#創(chuàng)建VideoCapture對(duì)象fps=vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

#讀取視頻幀率size=(vc.get(_________________),

vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))#讀取視頻大小success,frame=__________

#讀第1幀whilesuccess:

#循環(huán)讀視頻幀，直到視頻結(jié)束

cv2.imshow('myvideo',frame)

#在窗口中顯示幀圖像

success,frame=vc.read()

#讀下一幀

key=cv2.___________

ifkey==27:

#按Esc鍵退出

breakvc.____________

#關(guān)閉視頻

答案:A、vc.read()

;B、VideoCapture;C、release()

;D、cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH;E、waitKey(25)以下代碼實(shí)現(xiàn)了等待按鍵功能，請(qǐng)把代碼按順序進(jìn)行排序。importcv2img=cv2.imread('lena.jpg',_________)

#讀取圖像，縮小為原來(lái)的1/2cv2.imshow('lena',img)

#顯示圖像key=0while_______:

#按Esc鍵時(shí)終止循環(huán)

key=cv2.__________()

#等待按鍵cv2.___________('lena')

#關(guān)閉圖像窗口

答案:A、key!=27;B、destroyWindow;C、cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2;D、waitKey()

cv2.polylines()函數(shù)用于繪制多邊形，以下代碼為繪制一個(gè)封閉的多邊形，請(qǐng)補(bǔ)充代碼。importnumpyasnpimportcv2img=np.zeros((200,320,3),np.uint8)+255

#創(chuàng)建一幅白色圖像pts=np.array([[160,20],[20,100],[160,180],[300,100]],32)#創(chuàng)建頂點(diǎn)cv2.polylines(img,_______,________,(255,0,0),5)

#畫(huà)多邊形，藍(lán)色邊框，封閉多邊形cv2.imshow('draw',img)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:pts;truecv2.line()函數(shù)用于繪制直線，以下代碼為繪制直線代碼,請(qǐng)補(bǔ)齊代碼：importnumpyasnpimportcv2img=np.zeros((200,320,3),np.uint8)

#創(chuàng)建一幅黑色圖像cv2.line(img,(0,0),(320,200),(255,0,0),5)#畫(huà)對(duì)角線1，藍(lán)色cv2.line(img,(320,0),(0,200),_________,5)#畫(huà)對(duì)角線2，綠色cv2.imshow('draw',img)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:(0,255,0cv2.ellipse()函數(shù)用于繪制橢圓，其語(yǔ)法格式如下。

cv2.ellipse(img,center,axes,angle,startAngle,endAngle,color[,thickness[,lineType[,shift]]])

其中axes參數(shù)為橢圓的軸。例如，(150,100)表示_______的一半為150，短軸的一半為100。

答案:長(zhǎng)軸cv2.rectangle()函數(shù)用于繪制矩形，以下代碼為繪制矩形代碼，請(qǐng)補(bǔ)齊代碼。img=np.zeros((200,320,3),np.uint8)

#創(chuàng)建一幅黑色圖像cv2.rectangle(img,(20,20),(300,180),(255,0,0),5)

#畫(huà)矩形，藍(lán)色邊框cv2.rectangle(img,(70,70),(250,130),(0,255,0),_____)#畫(huà)矩形，綠色填充cv2.imshow('draw',img)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:-1假設(shè)原圖像寬度為width，高度為height，將圖像中心作為旋轉(zhuǎn)中心逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)80°，并將圖像縮小50%，則用于計(jì)算轉(zhuǎn)換矩陣的語(yǔ)句如下。m=cv2.getRotationMatrix2D(_______________,80,0.5)。

答案:(width/2,height/2以下代碼為縮放圖像，請(qǐng)?jiān)跈M線上填入正確代碼。importcv2img=cv2.imread('bee.jpg')

#讀取圖像sc=[1,0.2,0.5,1.5,2]

#設(shè)置縮放比例cv2.imshow('showimg',img)

#顯示圖像whileTrue:

key=cv2.waitKey()

if48<=key<=52:

#按鍵【0】、【1】、【2】、【3】或【4】

x=y=sc[key-48]

#獲得縮放比例

img2=cv2.____________(img,None,fx=x,fy=y)

#縮放圖像

cv2.imshow('showimg',img2)

#顯示圖像

答案:resizeGRAY色彩空間通常指____位灰度圖像，其顏色取值范圍為[0,255]，共_______個(gè)灰度級(jí)。

答案:8;256以下代碼實(shí)現(xiàn)了腐蝕，腐蝕迭代次數(shù)為5，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('zh2.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('img',img)

#顯示原圖像kernel=np.ones((5,5),np.uint8)

#定義大小為5×5的內(nèi)核img2=cv2._________(img,kernel,iterations=________)cv2.imshow('img2',img2)

#顯示轉(zhuǎn)換結(jié)果圖像cv2.waitKey(0)

答案:erode;5形態(tài)變換中，通過(guò)膨脹操作，圖像的邊界被擴(kuò)張，白色區(qū)域增大。OpenCV的cv2.________函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)膨脹操作。

答案:dilate形態(tài)變換中，通過(guò)腐蝕操作，圖像的邊界被侵蝕，白色區(qū)域縮小。OpenCV的cv2.________函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)腐蝕操作。

答案:erode(cv2.threshold()函數(shù)的type參數(shù)值為cv2.THRESH_BINARY時(shí)執(zhí)行二值化閾值處理，將______閾值的像素值設(shè)置為255，將其他像素值設(shè)置為0。

答案:大于以下代碼將圖像向右移動(dòng)80像素，向下移動(dòng)50像素importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('bee.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('img',img)

#顯示圖像height=img.shape[0]

#獲得圖像高度width=img.shape[1]#獲得圖像寬度dsize=(width,height)m=np.float32([________,________])

#創(chuàng)建轉(zhuǎn)換矩陣img2=cv2.warpAffine(img,m,dsize)

#平移圖像cv2.imshow('imgx+100y+50',img2)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:[1,0,100];[0,1,50]cv2.resize()函數(shù)在轉(zhuǎn)換圖像時(shí)，當(dāng)dsize參數(shù)不為_(kāi)________時(shí)，不管是否設(shè)置參數(shù)fx和fy，都由dsize來(lái)確定目標(biāo)圖像的大小。

答案:None以下代碼實(shí)現(xiàn)了均值濾波，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2img=cv2.imread('lena2.jpg')cv2.imshow('img',img)

img2=cv2._________(img,(15,15))#可調(diào)整卷積核大小以查看不同效果cv2.imshow('imgBlur',img2)cv2.waitKey(0)

答案:blur以下代碼將BGR色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間，請(qǐng)補(bǔ)齊代碼。importcv2img=cv2.imread('bee.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('BGR',img)

#顯示圖像img2=cv2._________(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#轉(zhuǎn)換色彩空間為RGBcv2.imshow('RGB',img2)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:cvtColor假設(shè)原圖像寬度為width，高度為height，將圖像中心作為旋轉(zhuǎn)中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)70°，并將圖像縮小50%，則用于計(jì)算轉(zhuǎn)換矩陣的語(yǔ)句如下。m=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),__________,0.5)。

答案:70以下關(guān)于色彩空間類型轉(zhuǎn)換碼cv2.COLOR_BGR2RGB描述正確的是。

答案:將BGR色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間以下程序使圖像沿順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)的同時(shí)先縮小到10%，然后從10%開(kāi)始放大到100%，再按此規(guī)律縮小，放大，請(qǐng)把缺失代碼按順序排列。importcv2importnumpyasnp_____________________________

cv2.imshow('showimg',img)

#顯示圖像h=img.shape[0]

_________________angle=1scale=1f=-1whileTrue:

________________________

#創(chuàng)建轉(zhuǎn)換矩陣

angle=(angle+10)%360

#計(jì)算下一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度

scale=scale+f*0.1

#計(jì)算下一個(gè)縮放比例

if______________________:

f=f*-1

_______________________

#執(zhí)行旋轉(zhuǎn)

key=cv2.waitKey(100)

ifkey==27:

#按【Esc】鍵時(shí)結(jié)束

break

___________________________cv2.destroyAllWindows()

#關(guān)閉窗口

答案:A、

img2=cv2.warpAffine(img,m,(w,h))

;B、scale<=0.1orscale>=1;C、img=cv2.imread('clocktower.png');D、w=img.shape[1]

;E、cv2.imshow('showimg',img2);F、m=cv2.getRotationMatrix2D((w/2,h/2),-angle,scale+f*0.1)以下代碼將圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，請(qǐng)對(duì)缺失代碼進(jìn)行排序，完成整個(gè)程序。importcv2________________________

#讀取圖像cv2.imshow('img',img)

#顯示圖像height=____________

#獲得圖像高度width=_____________

#獲得圖像寬度dsize=(width,height)m=_____________________________

#創(chuàng)建轉(zhuǎn)換矩陣img2=__________________________

#執(zhí)行旋轉(zhuǎn)cv2.imshow('imgRotation',img2)

#顯示圖像__________________

答案:A、img.shape[1]

;B、cv2.waitKey(0);C、img.shape[0]

;D、cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),-60,0.5);E、cv2.warpAffine(img,m,dsize)

;F、img=cv2.imread('bee.jpg')以下代碼實(shí)現(xiàn)了單目標(biāo)匹配，請(qǐng)對(duì)缺失代碼進(jìn)行排序。importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimg1=cv2.imread('bee.jpg')

#打開(kāi)輸入圖像,默認(rèn)為BGR格式cv2.imshow('original',img1)______________________________

#打開(kāi)模板圖像cv2.imshow('template',temp)img1gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY,dstCn=1)

#轉(zhuǎn)換為單通道灰度圖像____________________________________________________

#轉(zhuǎn)換為單通道灰度圖像h,w=tempgray.shape

#獲得模板圖像的高度和寬度_______________________________________________#執(zhí)行匹配_______________________________________________

#以灰度圖像格式顯示匹配結(jié)果plt.title('MatchingResult')

plt.axis('off')

plt.show()

#顯示圖像______________________________________

#返回最值和位置top_left=min_loc

#最小值為最佳匹配，獲得其位置bottom_right=(top_left[0]+w,top_left[1]+h)

#獲得匹配范圍的右下角位置___________________________________________________

#繪制匹配范圍,藍(lán)色邊框cv2.imshow('DetectedRange',img1)cv2.waitKey(0)

答案:A.res=cv2.matchTemplate(img1gray,tempgray,cv2.TM_SQDIFF);B.temp=cv2.imread('template.jpg');C.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(res);D.cv2.rectangle(img1,top_left,bottom_right,(255,0,0),2);E.tempgray=cv2.cvtColor(temp,cv2.COLOR_BGR2GRAY,dstCn=1);F.plt.imshow(res,cmap='gray')以下使用跟蹤欄相關(guān)代碼，當(dāng)選擇跟蹤欄不同的值，改變圖形的顯示顏色，請(qǐng)對(duì)缺失的代碼進(jìn)行排序。importnumpyasnpimportcv2_____________________defdoChange(x):

_____________________________________

g=cv2.getTrackbarPos('G','tracebar')

r=cv2.getTrackbarPos('R','tracebar')

__________________

dWindow('tracebar')cv2.createTrackbar('B','trackbar',0,255,doChange)___________________________________________________cv2.createTrackbar('R','trackbar',0,255,doChange)while(True):

_________________________

k=cv2.waitKey(1)

ifk==27:

___________________cv2.destroyAllWindows()

答案:A.cv2.createTrackbar('G','trackbar',0,255,doChange);B.cv2.imshow('trackbar',img);C.break;D.img=np.zeros((120,400,3),np.uint8);E.img[:]=[b,g,r];F.b=cv2.getTrackbarPos('B','tracebar')以下為響應(yīng)鼠標(biāo)事件相關(guān)代碼，請(qǐng)對(duì)缺少代碼進(jìn)行排序，完成整個(gè)代碼。importnumpyasnpimportcv2_________________________________________________

ifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:

__________________________________

#雙擊鼠標(biāo)右鍵時(shí)畫(huà)矩形

elifevent==cv2.EVENT_RBUTTONDBLCLK:

__________________________________

#雙擊鼠標(biāo)左鍵時(shí)畫(huà)圓dWindow('drawing')

#命名圖像窗口______________________________________while(True):

cv2.imshow('drawing',img)

#顯示圖像

k=cv2.waitKey(1)

___________________

breakcv2.destroyAllWindows()

答案:A.cv2.rectangle(img,(x,y),(x+20,y+20),(0,0,255),-1);B.ifk==27:;C.img=np.zeros((200,320,3),np.uint8)+255;D.cv2.circle(img,(x,y),20,(255,0,0),-1);E.cv2.setMouseCallback('drawing',draw);F.defdraw(event,x,y,flag,param):以下代碼查找輪廓并繪制到圖像上，請(qǐng)對(duì)缺失代碼進(jìn)行排序。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('shapes.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('original',img)

#顯示原圖像______________________________

#將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像ret,img2=________________________________________________

#二值化閾值處理c,h=_______________________________________________________

_____________________:

img3=np.zeros(img.shape,np.uint8)+255

#按原圖大小創(chuàng)建一幅白色圖像

_____________________________________________#繪制輪廓

cv2.imshow('%s'%n,img3)

#顯示輪廓圖像cv2.waitKey(0)

#按任意鍵結(jié)束等待cv2.destroyAllWindows()

答案:A.cv2.threshold(gray,125,255,cv2.THRESH_BINARY);B.fornin(range(3));C.gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY);D.cv2.findContours(img2,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE);E.cv2.polylines(img3,[c[n]],True,(255,0,0),2)cv2.Laplacian()函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)Laplacian邊緣檢測(cè)，其基本格式如下。

dst=cv2.Laplacian(src,ddepth[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]])請(qǐng)簡(jiǎn)述Laplacian（拉普拉斯）邊緣檢測(cè)具體含義，以及dst,src,ddepth參數(shù)對(duì)應(yīng)的具體含義。

答案:Laplacian（拉普拉斯）邊緣檢測(cè)使用圖像矩陣與拉普拉斯核進(jìn)行卷積運(yùn)算，其本質(zhì)是計(jì)算圖像中任意一點(diǎn)與其在水平方向和垂直方向上4個(gè)相鄰點(diǎn)平均值的差值。（1）dst表示邊緣檢測(cè)結(jié)果圖像。（2）src為原圖像。（3）ddepth為目標(biāo)圖像的深度。cv2.putText()函數(shù)用于繪制文本，其語(yǔ)法格式如下。cv2.putText(img,text,org,fontFace,fontScale,color[,thickness[,lineType[,

bottomLeftOrigin]]])請(qǐng)簡(jiǎn)要描述img,text,org,fontFace,fontScale,color參數(shù)分別對(duì)應(yīng)的含義。

答案:(1)

img需要繪制文字的圖像（2）text為要繪制的文本。（3）org為文本左下角的位置。（4）fontFace為字體類型（5）fontScale為字體大?。?）color為字體顏色OpenCV的cv2.cvtColor()函數(shù)用于轉(zhuǎn)換色彩空間類型,其基本格式如下。

dst=cv2.cvtColor(src,code[,dstCn]])

請(qǐng)描述src,code,dstCn參數(shù)及返回結(jié)果dst對(duì)應(yīng)的含義。

答案:（1）dst表示轉(zhuǎn)換后的圖像。（2）src表示轉(zhuǎn)換前的原圖像。（3）code表示色彩空間類型轉(zhuǎn)換碼。（4）dstCn表示目標(biāo)圖像的通道數(shù)。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在哪四個(gè)方面？

答案:（1）機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)拓寬（2）嵌入式視覺(jué)應(yīng)用持續(xù)增長(zhǎng)（3）2D機(jī)器視覺(jué)向3D機(jī)器視覺(jué)升級(jí)（4）機(jī)器視覺(jué)在新能源領(lǐng)域滲透率將逐步提高圖像的基本概念中，_________:每英寸圖像內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，單位是像素每英寸。_____________:屏幕每行的像素點(diǎn)數(shù)乘以每列的像素點(diǎn)數(shù)。

答案:圖像分辨率;屏幕分辨率cv2.threshold()函數(shù)的type參數(shù)值為cv2.THRESH_BINARY_INV時(shí)執(zhí)行反二值化閾值處理，將______閾值的像素值設(shè)置為0，將其他像素值設(shè)置為255。

答案:大于假設(shè)原圖像寬度為width，高度為height，將圖像中心作為旋轉(zhuǎn)中心逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)80°，并將圖像縮小50%，則用于計(jì)算轉(zhuǎn)換矩陣的語(yǔ)句如下。m=cv2.getRotationMatrix2D(_______________,80,0.5)。

答案:(width/2,height/2importnumpyasnpa=np.arange(8)print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為_(kāi)____。

答案:[01234567]RGB色彩空間使用R（Red，紅）、G（Green，綠）和B（Blue，藍(lán)）3種基本顏色表示____________。

答案:圖像像素OpenCV中的cv2._______________函數(shù)用于執(zhí)行高斯金字塔構(gòu)造的向下采樣步驟。

答案:pyrDown(以下代碼為縮放圖像，請(qǐng)?jiān)跈M線上填入正確代碼。importcv2img=cv2.imread('bee.jpg')

#讀取圖像sc=[1,0.2,0.5,1.5,2]

#設(shè)置縮放比例cv2.imshow('showimg',img)

#顯示圖像whileTrue:

key=cv2.waitKey()

if48<=key<=52:

#按鍵【0】、【1】、【2】、【3】或【4】

x=y=sc[key-48]

#獲得縮放比例

img2=cv2.____________(img,None,fx=x,fy=y)

#縮放圖像

cv2.imshow('showimg',img2)

#顯示圖像

答案:resize以下代碼使用hist()函數(shù)繪制直方圖，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('gate.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('original',img)

#顯示原圖像plt._____(img._____,256)

#繪制直方圖plt.show()

#顯示直方圖

答案:hist;ravel(以下代碼實(shí)現(xiàn)了限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('clahe.jpg',0)

#打開(kāi)圖像（單通道灰度圖像）cv2.imshow('original',img)

#顯示原圖像img2=cv2.equalizeHist(img)cv2.imshow('equalizeHist',img2)

#顯示直方圖均衡化后的圖像________=cv2.createCLAHE(clipLimit=5)

#創(chuàng)建CLAHE對(duì)象img3=clahe.________(img)

#應(yīng)用CLAHE對(duì)象cv2.imshow('CLAHE',img3)

#顯示應(yīng)用CLAHE對(duì)象后的圖像cv2.waitKey(0)

答案:clahe;apply以下代碼實(shí)現(xiàn)了哈里斯角檢測(cè)，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('cube.jpg')

#打開(kāi)輸入圖像gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray=np.float32(gray)

#轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)類型dst=cv2.________________(gray,8,7,0.01)

#執(zhí)行哈里斯角檢測(cè)#將檢測(cè)結(jié)果中值大于“最大值*0.02”對(duì)應(yīng)的像素設(shè)置為紅色img[dst>0.02*dst.max()]=[0,0,255]

cv2.imshow('dst',img)

#顯示檢測(cè)結(jié)果cv2.waitKey(0)Range',img1)cv2.waitKey(0)

答案:cornerHarris圖像的基本概念中，把白色與黑色之間按對(duì)數(shù)關(guān)系分為若干等級(jí)，稱為_(kāi)______。

答案:灰度;灰度級(jí)importnumpyasnpa=np.arange(10,20,3)

print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為_(kāi)_____。

答案:[10131619]cv2.resizeWindow()函數(shù)用于更改窗口大小,以下代碼把窗口大小的寬和高均調(diào)整為原來(lái)窗口的一半，請(qǐng)補(bǔ)齊代碼。importcv2img=cv2.imread('lena.jpg')

#讀取圖像s=img.shapecv2.imshow('lena',img)

#顯示圖像key=cv2.waitKey(500)cv2.resizeWindow('lena',(_________,s[1]//2))#更改窗口大小cv2.waitKey(0)

答案:s[0]//2cv2.getTrackbarPos()函數(shù)用于返回跟蹤欄的________，其基本格式如下。

retval=cv2.getTrackbarPos(trackbarname,wname)

參數(shù)說(shuō)明如下。

（1）trackbarname為跟蹤欄的名稱。

（2）wname為圖像窗口的名稱。

答案:當(dāng)前值;當(dāng)前位置以下代碼實(shí)現(xiàn)了均值濾波，請(qǐng)?jiān)跈M線處補(bǔ)齊代碼。importcv2img=cv2.imread('lena2.jpg')cv2.imshow('img',img)

img2=cv2._________(img,(15,15))#可調(diào)整卷積核大小以查看不同效果cv2.imshow('imgBlur',img2)cv2.waitKey(0)

答案:blur以下代碼將BGR色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間，請(qǐng)補(bǔ)齊代碼。importcv2img=cv2.imread('bee.jpg')

#讀取圖像cv2.imshow('BGR',img)

#顯示圖像img2=cv2._________(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#轉(zhuǎn)換色彩空間為RGBcv2.imshow('RGB',img2)

#顯示圖像cv2.waitKey(0)

答案:cvtColor查找輪廓中，cv2.findContours()函數(shù)返回一個(gè)________對(duì)象，保存了輪廓數(shù)組。

答案:list以下代碼將NumPy數(shù)組中保存的圖像寫入文件，請(qǐng)完善以下代碼。importcv2importnumpyimg=numpy._______((50,50),dtype=numpy.uint8)#創(chuàng)建大小為50×50的黑色正方形圖像cv2._______('mypic2-1.jpg',img)

#將圖像存入文件

答案:zeros;imwrite_______________主要是指將原圖像的灰度級(jí)均勻地映射到全部灰度級(jí)范圍內(nèi)。OpenCV的

cv2.equalizeHist(src)函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)，其基本格式如下。

dst=cv2.equalizeHist(src)參數(shù)說(shuō)明如下。（1）dst為直方圖均衡化后的圖像。（2）src為原圖像，必須是8位的單通道圖像。

答案:普通直方圖均衡化;平均直方圖均衡化假設(shè)原圖像寬度為width，高度為height，將圖像中心作為旋轉(zhuǎn)中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)70°，并將圖像縮小50%，則用于計(jì)算轉(zhuǎn)換矩陣的語(yǔ)句如下。m=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),__________,0.5)。

答案:-70importnumpyasnpa=np.arange(12)a.resize((3,3),refcheck=False)print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[012]

[345]

[678]]importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6],[7,8,9]])print(a[...,2:])以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:[[3]

[5]

[6]

[9]]importnumpyasnpa=np.arange(12)a=a.reshape((3,-1))a=a.reshape((3,3))print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為。

答案:運(yùn)行報(bào)錯(cuò)importnumpyasnpa=np.arange(11)b=a[4:]print(b)以上代碼輸出結(jié)果為。

答案:[4

5

6

7

8

910]機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)以下組成部分哪一個(gè)涉及電傳單元。

答案:智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊importnumpyasnpa=np.arange(5)a=a[:,np.newaxis]print(a)以上代碼運(yùn)行結(jié)果為？

答案:[[0]

[1]

[2]

[3]

[4]]級(jí)聯(lián)分類器對(duì)象的detectMultiScale()方法用于執(zhí)行檢測(cè)，其基本格式如下。

objects=faceClassifier.detectMultiS