《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术
1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分
成几部分实现？
用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断.三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？
图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。
3、采样和量化是什么含义？
数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像)变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换.采样和量化实现了图像的数字化。
4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？
灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反.
第二章数字图像处理技术基础
1、对人类而言,颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩色，
有多少种颜色?
对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。
一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度.256＊256＊256=16，777,216种颜色。
2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸
收互补色的光.一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？
该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光，所以看到绿色。
3、成像系统的动态范围是什么含义?
动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：
D = lg（Power_max / Power_min）×20；
对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围.即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值（Dmin)的差值。
我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为：
Dmin=lg(1000/960）= 0.02；
后者的密度为：
Dmax=lg（1000/40）= 1.40
那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1。40—0.02=1。38。
只要是扫描仪的动态范围能够大于胶片的动态范围,就可以真实的表现原稿上的信息，包括真实的反映出一些细微的暗部细节。
动态范围(Dynamic Range)，最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差.而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，对于底片扫描仪来说，动态范围是指扫描仪能记录原稿的色调范围，即原稿最暗点的密度（Dmax）和最l亮处密度值(Dmin）的差值.而对于胶片和感光元件来说，动态范围表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮"的范围。动态范围越大，所能表现的层次越丰富,所包含的色彩空间也越广。
相机的动态范围越大，它能同时记录的暗部细节和亮部细节越丰富。请注意，动态范围与色调范围（tonal range）是不同的。
当我们采用JPEG格式拍摄照片时，相机的图像处理器会以明暗差别强烈的色调曲线记录图像信息。在这个过程中，处理器常常会省去一部分RAW数据上的暗部细节和亮部细节.而使用RAW格式拍摄，则能图像保持感光元件的动态范围,并且允许用户以一条合适的色调曲线压缩动态范围和色调范围，使照片输出到显示器或被打印出来后，获得适当的动态范围。
相机的感光元件是由数以百万个像素组成的，这些像素在像素曝光的过程中吸收光子,转化成数字信号，然后成像.这个过程就像我们拿数百万个水桶到户外收集雨水.感光区域越光亮,收集的光子量自然越多。感光元件曝光后，按照每个像素收集的光子量不同，赋予它们不连续的值，并转化为数字信号。没有吸收光子和吸收光子至满载的像素值分别显示为"0”和”255",即代表纯黑色和纯白色。
一旦这些像素满载，光子便会溢出，溢出会导致信息（细节）损失。以红色为例，高光溢出使满载红色的像素附近的其它象素的值都变成255,但其实它们的真实值并没有达到255.换句话说，画面的细节发生了损失,这样会造成高光部分的信息缺失。如果我们以减少曝光时间来防止高光溢出，很多用来描述昏暗环境的像素则没有足够的时间接收光子量，得出的像素值为0，这样就会导致昏暗部分的信息缺失。
通过上面的说明,我们现在就可以理解为什么采用大尺寸感光元件的数码单反会拥有更大的动态范围。原因很简单：数码单反的感光元件尺寸一般是消费级相机的4~10倍，允许承载更多的像素而不至于缩小像点之间的距离，而产生噪点.更多的像素不会很快被“填满",因此表现昏暗环境的像素在表现光亮环境的像素“满载”之前，有更多时间吸收光子，从而画面细节便会更加丰富。
数字相机DSLR、DC等等的动态范围表示方法目前似乎并没有统一的约束，各个厂家也只是在他们的宣传内容上提到了“大的动态范围”之类的话，并未给出具体的指标.所以有时我们用比值来描述DSLR的动态范围,或者换算成光圈数，而较少用到密度值概念.
因为数字图象设备也可以看作一个信号系统，所以动态范围可以分为两个部分，即光学动态范围和输出动态范围。
光学动态范围（DR_Optical） = 饱和曝光量 / 噪声曝光量(暗电流）
输出动态范围(DR_Electrical) = 饱和输出振幅 / 随机噪声
前者主要是由CCD/CMOS等感应器决定的，后者主要由A/D、DSP来决定.其中饱和曝光量相当于传统胶片的肩部范围，噪声曝光量相当于传统胶片的趾部范围。
对于数字相机，因为其最终还是以数字量输出，所以输出动态范围公式并不适用.我们提到的动态范围主要指的是输入部分的动态范围，也就相当于胶片的宽容度。
4、图像的位深度是什么含义？
用于指定图像中的每个像素可以使用的颜色信息数量。每个像素使用的信息位数越多，可用的颜色就越多，颜色表现就更逼真。
5、图像分辨率是什么含义？
指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI（Pixels Per Inch），通常叫做：像素每英寸。
6、图像的直方图是如何定义的？其反映了什么信息?请绘制下图像的直方图。
灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）.反映了图像灰度的分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9
3 3 2 2 3 3 3
4 2
7、中值滤波是什么含义?请计算下图像的中值滤波结果?
1 2 1 4 3
1 2 3 4 4
5 5
6 6 9
5 6 7 8 8
5 6 7 8 9
图像的中值滤波是一种非线性的图像处理方法，它根据对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像素的灰度，这样，在一定条件下可以克服线性滤波带来的图像的细节模糊问题,而且对滤除噪声干扰及图像扫描噪声非常有效.
8、图像锐化是什么含义？如何实现?
补偿和增加图像的高频成分，使图像中的地物边界、区域边缘、线条、纹理特征和精细结构特征等更加清晰、鲜明.分为空间域法和频域法两类，可使用理想滤波器、梯形滤波器、巴特沃斯滤波器、指数型滤波器进行滤波处理以达到锐度提高的目的。
9、请阐述“最小组内方差图像分割”算法原理？
设计思想：阈值将图像分为两类,用组内方差来衡量一致性，组内方差最小对应最佳阈值。
算法步骤:
计算得到原图的灰度直方图h；
给定一个初始阈值Th=Th0，则将原图分为C1和C2两类；
分别计算两类的类内方差
分别计算两类像素在图像中的分布概率:
选择最佳阈值Th=Th＊，使下式成立：
10、什么是傅立叶变换?图像的功率谱是什么含义？
傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦和/余弦和的形式,实现图像由时域到频域的转换。图像的功率谱指单位频带内信号功率随频率的变换情况。
11、频域滤波与空域滤波是什么关系?频域滤波如何实现？
空域滤波是指直接对采集得到的图像处理，即直接对像素灰度处理；频域滤波指对图像进行某种变换,如傅里叶变换，在变换域处理，即间接对像素灰度处理。
12、什么是低通滤波？如何实现？
让图像使高频分量抑制，低频分量通过，使图像模糊，平滑.使不同颜色或灰度间有一定的过度，棱角分明的图像模糊化.利用各种滤波器如巴特沃斯或指数低通滤波器对图像进行频域滤波实现。
第三章机器视觉应用基础之视觉标定技术
1、摄像机的几何模型(成像畸变和内部参数）含义?
摄像机几何模型解决的是三维场景中的点如何和图像平面上的点联系起来的问题。图像是视觉信息表示的一种物理形式，要了解其所携带信息的内在性质，必须了解三维场景是如何形成二维图像的几何模型,就要用适当的数学模型表征图像的形成过程,这种数学模型称为摄像机的几何模型。
成像畸变包括径向及切向畸变，径向畸变来源于镜头放大率随径向距离不同而不同，切向畸变来源于各个镜头的光轴中心并不严格共面。一般切向畸变相对较小。摄像机的内部参数指线性模型的参数如有效焦距、水平像素单位长度、垂直像素单位长度、像素平面中心坐标，和非线性畸变的参数。
2、坐标系及坐标变换基础（世界坐标、摄像机坐标、像元坐标系、图像坐标系)的解释
见单目摄像机标定原理.
3、摄像机的外部参数、内部参数的标定原理?如何实现？
传统的摄像机标定方法按其求解的方法可分为三类:线性方法、非线性优化方法和考虑畸变补偿的两步法。
第四章机器视觉硬件系统
1、CCD的工作原理？
当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位
所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。
2、镜头的视场范围的定义是什么？
镜头能够观察到的最大范围,通常以角度来表示，视场范围越大，可观测到的范围越大。
3、镜头的景深是什么含义？
在镜头前方被摄主体（调焦点）前后有一段一定长度的空间，其影像仍然有一段清晰范围。这段空间的长度，就叫镜头的景深。
4、镜头的F数的定义？
F数为相对孔径的倒数，称为光圈系数，是衡量镜头通光量的参数.
5、镜头的分辨率是如何定义的？
镜头的分辨率是指在成像平面上1毫米间距内能分辨开的黑白相间的线条对数，单位是“线对/毫米"。分辨率就是在物体反差无限大的时候（就是所有物象在纯白和纯黑下）镜头记录物体细节的能力。
6、F数与图像的亮度、景深、镜头的分辨率之间的关系?
当照相机镜头的焦距f和调焦距离S不变时，F数越大(即光孔越小——光圈越小）时，进光量越少，亮度越低，这时拍摄出来的画面的景深就越大；相反，F数越小（即光孔越大-—光圈越大）时，进光量越多,亮度越高，其景深就越小.镜头分辨率随着F数减小而增加。
7、镜头的传递函数的含义？
将镜头看作一个信息传递系统，被拍摄景物发出来的光线是它的输入信息，而成像面上的成像就是它的输出信息。正弦信号通过镜头后,它的调制度的变化是正弦信号空间频率的函数，这个函数称为调制传递函数，即镜头的传递函数，它综合反映了镜头的反差和分辨率特性，完整地描述了一个光学系统的性能.
8、镜头的选用原则是什么?
1。镜头成像范围≧相机芯片尺寸2. 相机接口类型配套原则3。镜头工作距离适当原则4。镜头视场覆盖原则5。镜头光谱特性符合光源要求6. 镜头畸变率符合测量要求7。镜头机械结构尺寸与系统适应原则。
9、应用题:7mm×7mm的CCD芯片有1024×1024元素，将其聚焦到相距0.5m远的方形平
坦区域.该摄像机每毫米能解析多少线对？摄像机配置35mm镜头，镜头和摄像机采用针孔模型。
⨯⨯=
1024/[0.5(7/35)1000]10/
lp mm
10、根据发光器件,列举主要的照明光源类别？各自优缺点分析？
根据发光器件：高频荧光灯•优点：扩散性好、适合大面积均匀照射
•缺点：响应速度慢，亮度较暗
光纤卤素灯•优点：亮度高
•缺点：响应速度慢几乎没有光亮度和色温变化。
LED灯优点：效率高、体积小、发热少、稳定性好。缺点：亮度低、光线发散。
激光光源优点：能量集中，散射小；缺点:安全性低。
11、照明中明场和暗场是如何定义的?
明场：相机通过接收直射光对物体成像（直射光照明）。暗场：相机通过接受散射光对物体成像（散射光照明）。
第五章机器视觉典型应用
1、单目视觉测量方法原理？
2、立体测量方法原理?
立体视觉测量的基本原理是从两个（或多个)视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差（即视差），再通过摄像机标定、特征点提取、立体匹配、三维重建，从而获得物体的三维信息.
3、立体视觉测量方法的主要难点是什么？结构光如何简化这个问题？
4、激光线扫描测量原理与举例？
激光线扫描基于光学三角原理，采用激光光刀对物体表面进行扫描，用CCD 采集物体表面漫反射信号送入计算机,得到光刀曲线，利用基准面、像点、像距等之间的关系计算物体表面的深度信息( z坐标值），结合测头x ，y方向的位移,最终得到物体表面的三维坐标信息。
5、请简要阐述移动机器人视觉导航原理？
机器视觉获取机器人前方的路面环境的传感信息,通过检测陆标并建立观察值与期望值的匹配计算出位置,并规划出可行的规划路径，然后由智能控制技术使移动机器人沿规划的路径行走。
机器视觉与边缘计算应用期末考试练习题及答案
一、单选题 1、关于OpenVINO，正确的说法是哪个？ A.OpenVINO主要用于模型推断过程优化 B.OpenVINO主要用于模型训练过程优化 C.模型训练过程越长，在OpenVINO的推断过程就会越慢 D.模型训练过程越短，在OpenVINO的推断过程就会越慢 正确答案：A 2、关于模型优化的理解，正确的说法是哪个？ A.mo_tf.py对应的是对MXNet模型的优化 B.其他说法都正确 C.mo_tf.py对应的是对PyTorch的模型优化 D.mo_tf.py对应的是对Tensorflow模型的优化 正确答案：D 3、关于模型优化结果的叙述中，正确的说法是？ A.XML文件中定义了模型的存放路径 B.XML文件中定义了模型的输入样本文件大小 C.ML文件中定义了模型的运行时间 D.XML文件中定义了模型的输入样本的批大小 正确答案：D 4、下面关于模型优化结果的说法中，正确的说法是哪个？ A.模型优化后的mapping文件中定义了模型的meta_data信息 B.模型优化后的mapping文件定义了模型转化前后各层的对应关系
C.模型优化后的mapping文件中定义了模型输入层批大小 D.模型优化后的bin文件可以再次进行编辑和修改 正确答案：B 5、下面关于OpenVINO的描述中，正确的说法是哪个？ A.OpenVINO对模型训练具有显著性能提升 B. OpenVINO除支持C++外，还支持Python语言接口 C.OpenVINO在使用前需要经过Intel官方购买并授权 D.经过OpenVINO的模型优化可以提升模型准确率 正确答案：B 6、下面关于OpenVINO工具包的描述中，错误的说法是哪个？ A.OpenVINO工具包支持从2010年后生成的CPU型号 B.OpenVINO是Intel发布的，并且支持开源和商用免费 C.针对计算机视觉标准的优化调用，包括OpenCV、OpenCL和OpenVX D.OpenVINO工具包支持在边缘启用深度学习推理 正确答案：A 7、下面关于OpenVINO对硬件的要求说明中，错误的说法是哪个？ A. OpenVINO不支持Linux操作系统 B.OpenVINO支持Python3.6 C.OpenVINO支持Microsoft Visual Studio C++ 2019 D.OpenVINO对硬件要求Intel六代及以后酷睿(CoreTM) 正确答案：A 8、下面关于深度学习部署工具包（DLDT）的描述中，错误的说法是
机器视觉及应用作业
《机器视觉及应用》课程作业 一、数字图像处理 1. 两个图像子集S1和S2如下图所示。对于V ={1},确定这两个子集是(a) 4 邻接，(b) 8邻接，还是(c) m邻接？ 解：对于V二{1},子集S1是4邻接； 而子集S2则是8邻接。 2. 考虑如下所示的图像分割： (a) 令V ={0,1}并计算p到q间的4、8和m通路的最短长度。如果在这两点间不存在特殊通路，请解释原因。 (b) 对V ={1, 2}重复上题。 解： (a) (Dp到q之间，不存在4通路。因为V二{0,1}时，如图无法找到p、q之间的通路； ②P到q之间的8通路最短长度如图最短长度为4+2返： ③p到q之.间的m通路最短长度如图最短长度为6+V2： (b) 对于V ={1, 2},容易得到：p、q之间4通路最短长度为8, 8通路最短长 度为4+2血，m通路最短长度为8。 3. 利用所学图像处理的知识，将下面全方位图像展开为普通图像。 我认为用到的是图像集合修正的知识，來处理这幅类似于儿何失真的全方位图像。首先，最主要的就是找到这幅图像的中心，这就需要利用相机的盲区(中心未拍摄到图像的黑色圆圈)，求取图像的中心：(可以利用二值化后求中心的办法求得)
然后，就是展开工作，以找到的中心作为极坐标中心，给图像各像素点一个极坐标； 最后，通过一定的变换算法，如Houng变换（查找资料得到），对极坐标进行展开，最终获得普通图像。最终经处理后得到的图片如图： 4. 图中的白条是7像素宽，210像素高。两白条之间的宽度 是17像素，当应用下面的处理时图的变化结果是什么？ （1）分别用3X3、9X9均值滤波： （2）分别用3X3、9X9中值滤波。 答：（1）用3X3、9X9均值滤波，由于7>3/2,7>9/2,所以均 值滤波时，滤波窗中白色像素点数〉滤波窗中像素点数的一 半，加上该图是二值图，灰度取值只有两个，所以说滤波前后图像不变； （2）用3X3、9X9中值滤波之后，图像中白色线条变窄，且两端变圆。 其中9X9中值滤波后线条更窄，两端更圆。 二、立体视觉 1.嫦娥一号是如何利用一台照相机得到月面三维图像的？（査资料，说明原理, 并注明资料來源）
《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断.三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像)变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换.采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反. 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩色， 有多少种颜色? 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度.256＊256＊256=16，777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光.一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围.即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值（Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg(1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1。40—0.02=1。38。
机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)06 机器视觉系统二次开发习题答案
1、请简述二次开发接口提供的功能 答： VisionMaster算法平台集成机器视觉多种算法组件，适用多种应用场景，可快速组合算法，实现对工件或被测物的查找、测量、缺陷检测等。算法平台SDK提供了基础接口、展现接口、平台数据接口、平台控制接口，使用该SDK可以对接VisionMaster算法平台，灵活地开发和扩展机器视觉应用。 2、请简述调用二次开发接口进行方案操作的相关流程 答： 创建句柄->册数据回调函数->（打开算法平台、显示算法平台界面、创建方案）->加载方案（获取方案加载进度）->保存方案->执行方案->停止执行->关闭方案->销毁句柄 3、请简述调用二次开发接口进行参数设置的相关流程 答： 创建句柄->注册数据回调函数->加载方案->保存方案->设置参数值->获取参数值->获取参数列表->关闭方案->销毁句柄 4、方案操作接口能够对方案进行的操作有：保存、加载和关闭以及加载进度和保存进度的获取，平台控制接口能够进行的操作有：控制算法平台所有流程以及特定流程是否启用、运行、连续执行时间间隔 5、请设计一个简单的demo，界面提供方案加载、流程持续运行和停止、显示运行界面的功能 答： 关键代码如下： 句柄创建 void * handle = IMVS_NULL； int iRet = IMVS_EC_UNKNOWN； iRet = IMVS_PF_CreateHandle(&handle)； 方案加载 std::string strPlatformPath = "C:\\Program Files\\VisionMaster\\Applications\\VisionMaster.exe"； iRet = IMVS_PF_StartVisionMaster(handle ，strPlatformPath.c_str() ， IMVS_PF_DEFAULT_WAITTIME)； std::string strPath = "C:\\1.sol"； iRet = IMVS_PF_LoadSolution(handle，strPath.c_str()，strPassWord.c_str())； } 流程持续运行 iRet = IMVS_PF_ContinousExecute(handle)； 流程停止 unsigned int nWaitTime = 5000; iRet = IMVS_PF_StopExecute(handle, nWaitTime)； 载入前端运行界面 iRet = IMVS_PF_AttachFrontedWnd(handle，hwnd)； if (IMVS_EC_OK != iRet) { return iRet； }
机器视觉原理与应用考试试题及答案
机器视觉原理与应用考试试题及答案 一、选择题 1. 机器视觉是一门研究如何使计算机看到并理解图像的学科，其根本目标是： A. 实现图像的高分辨率显示 B. 开发智能机器人 C. 提升图像处理速度 D. 实现图像识别与分析 答案：D 2. 在机器视觉中，图像分析的基本步骤包括以下哪些？ A. 图像采集、图像预处理、特征提取 B. 图像采集、特征提取、目标检测 C. 图像采集、目标检测、图像预处理 D. 图像采集、图像预处理、目标识别 答案：A 3. 以下哪种方法可以用于图像增强？ A. 直方图均衡化 B. 模糊滤波
C. 形态学运算 D. 模板匹配 答案：A 4. 在机器视觉中，常用的目标检测方法有以下哪些？ A. 边缘检测、颜色分割、模板匹配 B. 二值化、滤波、边缘检测 C. Canny算子、Sobel算子、实验阈值法 D. 形态学运算、模板匹配、颜色分割 答案：D 5. 机器视觉中的特征提取方法主要包括以下哪些？ A. 边缘提取、颜色提取、纹理提取 B. 直方图均衡化、边缘提取、模板匹配 C. 形态学运算、滤波、颜色提取 D. 二值化、颜色分割、纹理提取 答案：A 二、填空题 1. 机器视觉是通过计算机对图像进行________，并从中提取有用信息进行分析和识别的一门技术。
答案：处理/分析 2. 目标检测与目标识别的主要区别在于目标检测需要确定目标在图 像中的________。 答案：位置 3. 在图像增强中，直方图均衡化是一种通过对图像的________进行 调整，增强图像对比度的方法。 答案：像素值 4. 边缘检测常用的算子有Sobel算子和________算子。 答案：Canny 5. 特征提取是指从图像中提取具有________的特征，用于进一步的 分析和处理。 答案：区分度 三、简答题 1. 请简要说明机器视觉的应用领域，并列举其中的两个具体应用案例。 答：机器视觉广泛应用于工业自动化、安防监控、医疗影像等领域。其中，工业自动化方面，机器视觉可应用于产品质量检测、机器人视 觉引导等；安防监控方面，机器视觉可应用于人脸识别、行为分析等；医疗影像方面，机器视觉可应用于肿瘤检测、疾病诊断等。
《计算机视觉》课程综合作业
《计算机视觉》课程综合作业 一、论述题 1.计算机视觉的研究领域及其主要支持技术？简述当前的技术进展。 答：计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。 主要支持技术包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重迭。 图象处理 图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。 模式识别 模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。例如，文字识别或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。 图象理解 给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。 当前的技术进展： 人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。 计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。同时，物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。 在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不
机器视觉应用技术学习通课后章节答案期末考试题库2023年
机器视觉应用技术学习通课后章节答案期末考试题库2023年 1.RGB 图像（64 位）对于红、绿、蓝平面分别使用8 位保存颜色信息。（） 参考答案: 错 2.正弦光栅中的每对线需要至少1个像素来表示 参考答案: 错 3.机器视觉系统能够识别出检测目标最小的特征或细节，成为（） 参考答案: 系统分辨率 4.镜头分辨率表示它的空间极限分辨能力,常用拍摄的方法来测试。 参考答案: 正弦光栅 5.正弦光栅中一对相邻黑线和白线称为一个线对(line pair,lp) 参考答案: 对 6.图像可以分为图像、黑白图像、图像。 参考答案: 彩色；彩###灰度；灰
7.在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由8位编码的RGB值表示:使用三个8位无符号整数（0到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。即，有（）种颜色。 参考答案: 256*256*256 8.暗场光源，是被测物体表面大部分反光都不进摄像头，故背景呈黑色（） 参考答案: 对 9.可见光的范围是（） 参考答案: 400nm-760nm 10.下列选项中，不属于机器视觉系统组成的是（） 参考答案: 图像显示单元 11.色环是指可见光波段的颜色首尾相接，构成的圆环 参考答案: 对 12.成像系统的水平方向上视场为0.9m，相机在水平方向上的像素数为720, 奈 奎斯特常数为2时,系统分辨率为 mm,每像素代表长度 mm。
参考答案: 2.5，1.25 13.使用相邻色照射物体时，物体在图像中显得较暗。 参考答案: 错 14.以下光源中，可以提供不可见光的是（） 参考答案: 紫外线灯 15.一幅图像的位深度(Bit Depth）是用于像素值编码的数量。对于一个给定的 位深度n=8，该图像的色度的数量有（）个不同级别。 参考答案: 256 16.在图像取样时，采样间隔越大，所得图像像素数（少；多），空间分辨 率（高；低），图像质量（好；差）。 参考答案: 少###低###差 17.机器视觉成像系统中，图像传感器的作用是（） 参考答案: 对光线进行光电转换
机器视觉技术复习题
机器视觉技术复习题 机器视觉技术复习题 机器视觉技术是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它利用计算机和摄像 机等设备，通过对图像和视频进行处理和分析，实现对图像内容的理解和识别。在人工智能和自动化领域中，机器视觉技术的应用越来越广泛。下面是一些机 器视觉技术的复习题，希望能够帮助大家回顾和巩固相关知识。 一、图像处理基础 1. 什么是图像处理？它的主要目标是什么？ 2. 图像的灰度是什么？如何表示和计算图像的灰度？ 3. 什么是图像增强？常见的图像增强方法有哪些？ 4. 图像滤波是什么？常用的图像滤波器有哪些？ 5. 图像分割是什么？常见的图像分割算法有哪些？ 二、特征提取与描述 1. 什么是图像特征？为什么需要进行特征提取？ 2. 常见的图像特征有哪些？请简要介绍其中的几种。 3. 什么是特征描述？常见的特征描述算法有哪些？ 4. 图像匹配是什么？常见的图像匹配算法有哪些？ 5. 什么是特征选择和降维？为什么需要进行特征选择和降维？ 三、目标检测与识别 1. 什么是目标检测和识别？它们的区别是什么？ 2. 常见的目标检测算法有哪些？请简要介绍其中的几种。 3. 什么是物体识别？常见的物体识别算法有哪些？
4. 什么是人脸检测和识别？常见的人脸检测和识别算法有哪些？ 5. 图像分类和图像分析有何区别？它们在机器视觉中的应用有哪些？ 四、三维重建与运动估计 1. 什么是三维重建？常见的三维重建方法有哪些？ 2. 什么是运动估计？常见的运动估计算法有哪些？ 3. 什么是立体视觉？常见的立体视觉算法有哪些？ 4. 什么是光流估计？常见的光流估计算法有哪些？ 5. 三维重建和运动估计在计算机视觉中的应用有哪些？ 五、深度学习与机器视觉 1. 什么是深度学习？为什么深度学习在机器视觉中得到广泛应用？ 2. 常见的深度学习模型有哪些？请简要介绍其中的几种。 3. 什么是卷积神经网络（CNN）？它在机器视觉中的应用有哪些？ 4. 什么是循环神经网络（RNN）？它在机器视觉中的应用有哪些？ 5. 深度学习在目标检测、图像分类和图像生成等方面有何优势和挑战？ 以上是一些机器视觉技术的复习题，希望能够帮助大家回顾和巩固相关知识。机器视觉技术的发展给人工智能和自动化带来了巨大的推动力，相信通过不断学习和实践，我们能够在这个领域中取得更多的突破和创新。
机器视觉及其应用技术a
机器视觉及其应用技术 概述 机器视觉是一项涉及图像处理、模式识别和计算机视觉的交叉学科。它允许计算机通过对图像进行分析和解释来对物体、场景和活动进行理解和推断。机器视觉的应用技术已经广泛应用于工业、医疗、交通、安防等领域，为提高生产效率和解决现实问题带来了巨大的潜力。 机器视觉的基本原理 机器视觉的基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测和识别等环节。 图像获取 图像获取是机器视觉的基础环节，常见的图像获取方式包括相机、摄像机、激光扫描仪等。图像获取需要考虑光照条件、相机参数调整以及环境因素等因素，以获取高质量的图像。 图像预处理 图像预处理是指对获取的图像进行去噪、增强、滤波等操作，以提高后续处理的效果。常见的图像预处理算法有直方图均衡化、滤波和边缘检测等。 特征提取 特征提取是机器视觉中的重要环节，它从图像中提取出与目标物体有关的特征信息，比如形状、纹理和颜色等。常用的特征提取算法有边缘检测、角点检测以及尺度不变特征变换（SIFT）等。 目标检测与识别 目标检测与识别是机器视觉的核心任务，它通过对提取的特征进行匹配和分类，进而实现对目标物体的定位和识别。常用的目标检测与识别算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）以及深度学习等。
机器视觉的应用技术 机器视觉的应用技术广泛应用于多个领域，以下将介绍其中几个典型领域的应用案例。 工业自动化 在工业生产中，机器视觉可以用于产品质量检测、零部件配对、机器人导航等。通过对产品图像进行分析，可以快速准确地检测出产品缺陷，提高生产效率和品质。 医疗诊断 机器视觉在医疗领域的应用主要体现在图像诊断方面。例如，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等技术可以生成大量的医学图像，而机器视觉可以辅助医生 对这些图像进行分析和解读，提高诊断的准确性。 交通管理 在交通领域，机器视觉可以用于车牌识别、交通监控和智能交通系统等。通过分析交通图像和视频，可以实时监测交通流量、检测交通违法行为，并提供相应的管理和控制措施。 安全监控 机器视觉在安防领域的应用越来越广泛。例如，通过视频监控系统可以实时监测人员行为、检测异常事件，并及时发出警报。此外，人脸识别技术也是安全监控中常用的技术手段之一。 机器视觉的挑战与发展趋势 虽然机器视觉得到了广泛的应用，但仍面临一些挑战。其中，图像质量、光照变化、目标干扰等问题是机器视觉应用中常见的难题。此外，大规模图像数据的处理和存储也是一个具有挑战性的任务。 随着科技的进步和深度学习的发展，机器视觉技术正不断改进和完善。未来，机器视觉有望在更多的领域得到应用，如智能制造、智能家居和无人驾驶等。同时，随着对大规模图像数据的需求增加，图像处理与机器学习的结合将成为机器视觉发展的重要方向。
机器视觉技术及其应用
机器视觉技术及其应用 随着人工智能技术的日益发展，机器视觉作为其重要的组成部 分逐渐变得越来越普遍。机器视觉技术基于图像和视频信号，可 以实现对现实世界的自动检测、识别和分析。其不仅能够解决许 多传统视觉系统所无法解决的问题，还可以为我们的生活和工作 带来诸多便利。 一、机器视觉技术的基本原理 机器视觉技术的基本原理是检测和分析图像中的特征，利用这 些特征对物体或场景进行识别、定位和跟踪。其主要包括以下三 个方面： 1. 图像采集：机器视觉技术需要通过摄像头、固定式或移动式 摄像机等设备采集图像数据，然后通过相机标定、图像去噪等处 理来获得清晰准确的图像。 2. 特征提取：机器视觉技术需要对采集到的图像进行特征提取，即对图像中的物体轮廓、颜色、质地等特征进行检测和提取，从 而使机器能够识别物体的特征和结构。
3. 物体识别和跟踪：机器视觉技术可以通过识别和跟踪物体在一定时间段内的运动轨迹，并分析物体间的关系和运动规律，从而实现对物体的自动检测和监测。 二、机器视觉技术的应用场景 机器视觉技术在生产制造、医疗保健、安防监控、智慧交通等领域有广泛的应用。 1. 生产制造：机器视觉技术在生产制造领域可以对制造过程中的产品进行自动检测和质量监测。例如，对于自动化生产线上的工件检测和识别，机器视觉可以快速准确地检测工件的缺陷、形状、颜色等特征，提高生产效率和产品质量。 2. 医疗保健：机器视觉技术可以应用于医疗图像诊断，如对X 光影像、CT、MRI等医学图像进行自动识别和分析。此外，机器视觉还可以应用于手术机器人和智能健康监测设备的开发。
3. 安防监控：机器视觉技术可以应用于物体轨迹分析、人脸识 别等安防监控领域。例如，机器视觉技术可以实现对于公共场合 的瞬时人流量统计、面部识别监测等作用，从而保障公众的安全 和隐私。 4. 智慧交通：机器视觉技术可以实现对交通的智能监控、路况 分析等，为城市交通管理和出行提供更加便捷的服务。例如，机 器视觉技术可以实现对车辆的自动识别、道路自动检测、智能停 车等应用。 三、机器视觉技术的发展前景 机器视觉技术的应用越来越广泛，其中以工业制造、医疗保健 等领域应用最为广泛。同时，随着人工智能技术的迅速发展，机 器视觉技术也在不断进化和改善。未来，机器视觉技术的发展可 能会体现在以下几个方面： 1. 智能化：随着机器视觉技术的不断发展，其将会成为未来的 重要发展方向之一。未来的机器视觉将具有更强的智能性和自动 化功能。比如说，在工业制造领域将实现机器人视觉智能化协作；医疗保健领域将实现自动诊断模型等。
机器视觉面试题目
机器视觉面试题目 在机器视觉领域中，面试官通常会提出一系列问题来评估面试者的 技术水平和实际应用能力。本文将介绍几个常见的机器视觉面试题目，并提供相应的解答。 1. 什么是机器视觉？ 机器视觉是一种利用计算机和相机等设备来模拟人类视觉的技术。 通过图像处理、模式识别和计算机视觉算法等手段，机器视觉可以实 现物体检测、图像分类、目标跟踪等功能。 2. 请简要介绍机器视觉的应用领域。 机器视觉的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面： - 工业自动化：机器视觉可用于产品质检、装配线的物体识别与定 位等。 - 无人驾驶：机器视觉可以通过图像识别和分析来辅助无人驾驶汽 车的感知和决策。 - 医疗影像：机器视觉可以用于医学图像的分析与诊断，如肿瘤检 测和医学图像处理等。 - 安防监控：机器视觉可以实现视频监控中的人脸识别、行为分析 等功能。 - 农业领域：机器视觉可以用于农作物的生长监测、病虫害检测等。
3. 请简述机器视觉中常见的图像处理技术。 机器视觉中常用的图像处理技术包括： - 图像滤波：用于降噪、平滑图像，常见的滤波器包括高斯滤波器 和中值滤波器等。 - 边缘检测：用于检测图像中的边界信息，常见的方法包括Sobel算子、Canny算子等。 - 图像分割：将图像分成若干个具有独特特征的区域，常见的方法 包括阈值分割、区域生长等。 - 特征提取：提取图像中的关键特征，如纹理、形状、颜色等，常 见的方法包括尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。 - 目标检测：在图像中定位和识别特定的目标，常见的方法包括卷 积神经网络（CNN）、基于特征的分类器（如Haar分类器）等。 4. 请介绍一下机器学习在机器视觉中的应用。 机器学习在机器视觉中发挥着重要作用，常见的应用包括： - 图像分类：通过训练分类器，将图像分类为不同的类别，如猫、狗、车等。 - 目标检测：通过机器学习方法，实现对图像中目标的定位和识别，如人脸检测、物体检测等。
机器视觉及其应用技术a
机器视觉及其应用技术a 机器视觉是一种利用计算机技术实现图像处理和分析的技术。它可以对图像进行识别、检测、跟踪、分类等操作，从而实现对物体的自动识别和分析。机器视觉技术已经广泛应用于工业生产、医疗保健、安防监控等领域，成为了当今社会中不可或缺的一部分。 一、机器视觉的基本原理 1.1 光学成像 光学成像是指将物体通过光学透镜成像到图像传感器上。在机器视觉中，通常使用CCD或CMOS传感器来获取图像信息。 1.2 图像处理 图像处理是指将原始图像转换为更有用的信息。这包括去噪、滤波、增强等操作。 1.3 特征提取 特征提取是指从图像中提取出与目标有关的信息。这些信息可以是形
状、颜色、纹理等特征。 1.4 目标识别 目标识别是指将特征与预定义模型进行比较，并确定是否存在目标对象。 二、机器视觉的应用技术 2.1 工业自动化 在工业自动化中，机器视觉被广泛应用于生产线上的质量控制、零件检测、机器人导航等领域。通过使用机器视觉，可以提高生产效率和产品质量。 2.2 医疗保健 在医疗保健中，机器视觉被用于医学图像分析、疾病诊断和治疗等方面。例如，在X射线和CT扫描中，机器视觉可以帮助医生快速准确地诊断疾病。 2.3 安防监控
在安防监控中，机器视觉被用于视频监控、人脸识别、车牌识别等方面。通过使用机器视觉，可以提高安全性和监控效率。 三、机器视觉的发展趋势 随着计算机技术的不断发展，机器视觉也在不断进步。未来，机器视觉将会更加智能化和自动化。以下是一些未来发展趋势： 3.1 深度学习 深度学习是指使用神经网络对大量数据进行训练，并从中提取特征的一种方法。深度学习已经成为了计算机视觉领域的主流技术。 3.2 三维视觉 三维视觉是指使用多个相机来获取物体的三维形状和位置信息。它可以用于机器人导航、虚拟现实等领域。 3.3 端到端学习 端到端学习是指将整个机器视觉系统作为一个整体进行训练。这种方法可以减少人工干预，提高系统的自动化程度。
计算机视觉试题及答案
计算机视觉试题及答案 第一部分：选择题 1. 在计算机视觉中，图像处理主要通过哪些操作来提取有用的图像特征？ a) 噪声抑制 b) 边缘检测 c) 特征提取 d) 图像拼接 答案：c 2. 在计算机视觉中，常用的图像拼接算法是什么？ a) 最近邻插值 b) 双线性插值 c) 双三次插值 d) 原始图像拼接 答案：b 3. 在目标检测中，常用的算法是什么？ a) Haar特征级联分类器 b) SIFT算法
c) SURF算法 d) HOG特征描述子 答案：a 4. 在图像分割中，哪种算法可以将图像分割成不同的区域？ a) K均值聚类算法 b) Canny边缘检测算法 c) 霍夫变换 d) 卷积神经网络 答案：a 5. 在计算机视觉中，图像识别是通过什么来实现的？ a) 特征匹配 b) 图像分割 c) 图像去噪 d) 图像增强 答案：a 第二部分：填空题 1. 图像的分辨率是指图像中的______。
答案：像素数量（或像素个数） 2. 图像的直方图能够表示图像中不同______的分布情况。 答案：像素值（或亮度值） 3. 图像处理中常用的边缘检测算子有______。 答案：Sobel、Prewitt、Laplacian等（可以列举多个） 4. 在计算机视觉中，SURF算法中的SURF是什么的缩写？ 答案：加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features） 5. 在图像分割中，常用的阈值选择算法有______。 答案：Otsu、基于聚类的阈值选择等（可以列举多个） 第三部分：问答题 1. 请简述计算机视觉的定义及其应用领域。 答：计算机视觉是利用计算机对图像和视频进行理解和解释的研究领域。它主要包括图像处理、图像分析、目标检测与跟踪、图像识别等技术。应用领域包括机器人视觉、自动驾驶、安防监控、医学影像处理等。 2. 请简要描述图像处理中常用的滤波器有哪些，并说明其作用。 答：图像处理中常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。均值滤波器用于去除图像中的噪声，通过取邻域像素的平均值来减少噪声的影响；中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除
2021年全国职业院校技能大赛机器视觉系统应用赛题
2021年全国职业院校技能大赛机器视觉系统应用赛题 一、赛题背景 机器视觉技术是近年来快速发展的技术领域之一，其在工业生产、智 能制造、无人驾驶等领域有着广泛的应用。为了推动职业院校学生积 极参与机器视觉技术的学习与研究，提高他们的实际操作与创新能力，教育部高等职业院校机器人与人工智能专业教指委于2021年举办了全国职业院校技能大赛机器视觉系统应用赛题。 二、赛题内容 1. 赛题题目：基于机器视觉的智能货架管理系统设计与开发 2. 赛题要求：参赛队伍需设计并制作一套基于机器视觉技术的智能货 架管理系统。系统可通过摄像头实时捕捉货架上的商品信息，运用图 像识别技术对商品进行识别与分类，并能实现对货架库存、陈列情况 等信息进行实时监测与管理。参赛队伍需独立完成系统的硬件设计与 搭建，软件算法的开发与优化，以及系统整体的调试与功能测试。 3. 赛题目标：通过本次比赛，旨在激发学生对机器视觉技术的学习兴趣，促进学生的团队协作与创新能力的提升，培养学生对实际应用场 景的意识与能力，加强学生对智能制造与物联网技术的理解与应用。 三、赛题意义 1. 推动教学改革：通过参与赛题设计与开发，促进职业院校机器视觉 相关专业的师资队伍与课程体系的建设与改革，让学生更好地学习与
应用先进的机器视觉技术。 2. 培养实践技能：赛题要求参赛队伍独立完成智能货架管理系统的设 计与开发，帮助学生培养实际操作与解决问题的能力，提高其工程实 践能力。 3. 提升学生综合素质：参与赛题的学生需要运用图像处理、算法设计、硬件搭建等多种技能，有助于提升学生的综合素质，培养学生的团队 协作精神和创新能力。 四、参赛要求 1. 参赛对象：全国范围内的高等职业院校机器人与人工智能相关专业 的学生队伍，每队参赛人数不超过五人。 2. 报名与资格：参赛队伍需由指导老师担任队伍指导，学生队员需具 备扎实的机器视觉基础知识、图像处理技术、硬件电路设计与嵌入式 系统开发能力。 3. 设备与环境：参赛队伍需自备相关的开发设备与场地，如计算机、 摄像头、传感器等硬件设备，确保比赛顺利进行。 五、比赛流程 1. 报名阶段：参赛队伍需在规定时间内完成线上报名，并提交相关报 名材料、作品介绍、指导老师资料等。 2. 赛前准备：赛前，组委会将提供赛题相关的技术文档、开发工具等 支持材料，帮助参赛队伍做好赛前准备工作。 3. 比赛阶段：比赛以现场操作的方式进行，参赛队伍需在规定时间内
机器视觉习题
机器视觉习题 一、证明题 1. 请证明：平面内共线四点的交比为射影变换不变量。 2．请证明：“仿射变换保持平行性”与“仿射变换将无穷远点变换为无穷远点”这两个命题是等价的。 3. 请证明：若某点的齐次坐标为 ，非齐次坐标为 ，则有如下关系成立： 4. 请证明：平面内过一点的线束比等于任一直线截该线束得到的共线四点的交比。 5. 设二维仿射变换的变换矩阵为： 请证明必有 。 6. 在视觉测量中，经常遇到 的齐次方程组形式。证明上述方程组的解一定是矩阵
的最小特征值所对应的特征向量。 7. 请证明：平面上无穷远直线的方程可以表示为 。 8. 请证明：共线四点的交比是射影变换不变量。 9. 证明：仿射变换将无穷远点变换为无穷远点。 10. 证明：若平面上两点的齐次坐标分别为 和 ,则过该两点的直线可表示为： 11. 证明：仿射变换保持平行性 12．证明：若平面上两条直线分别为 和 ,则该两条直线的交点可表示为： 二、简答题 1. 三维刚体变换的旋转矩阵R为什么是正交的？ 2. 在摄像机的线性标定中，加约束 可以提高解算的稳定性。请说明该约束的含义？
3. 在Zhang的平面靶标自由移动摄像机标定中，若平面靶标为等间隔正方形的棋盘格形状，则在这种情况下，即使正方形棋盘格的边长未精确已知，也不影响摄像机内部参数的标定。请说明为什么。 4. 在Tsai的摄像机径向约束两步标定方法中，如何确定 的符号？并说明为什么可以这样确定。 5. 在双目立体匹配中，若极线约束未知，应如何利用极线约束更好地实现双目立体匹配。请给出实现步骤。 6. 请给出线结构光视觉传感器的几何本质解释。 7. 摄像机的标定已经完成。若已知空间两点A和B的距离，则可以确定A和B两点在摄像机坐标系下的三维坐标。请判断上述结论是否正确，并给出详细解释。 8. 请解释平行双目的三维测量模型中，视差D=0时的含义。 9. 基于平行纹理在摄像机上所成的像，如何确定在摄像机坐标系下，平行纹理所在空间平面的法向矢量？ 10. 在基于基线长度的双目视觉传感器标定中，系数 的符号如何确定？ 11. Hessian矩阵的一维中心点提取中，要加判据 ，请解释为什么？ 12. 请给出双目视觉传感器极线约束表达式的几何含义。
计算机视觉考试试题及答案
计算机视觉考试试题及答案 一、选择题 1. 下列哪个不是计算机视觉的应用领域？ A. 人脸识别 B. 增强现实 C. 虚拟现实 D. 股票交易 答案：D 2. 计算机视觉是指计算机模拟人类的视觉系统进行图像处理和分析的技术。 A. 正确 B. 错误 答案：A 3. 以下哪个不是计算机视觉主要研究的内容？ A. 图像处理 B. 物体识别 C. 机器学习 D. 运动跟踪
答案：C 4. 下列哪个不是计算机视觉处理图像时常用的方法？ A. 边缘检测 B. 目标跟踪 C. 直方图均衡化 D. 推理机制 答案：D 5. 下列哪个不是计算机视觉中常用的特征描述方法？ A. 尺度不变特征变换（SIFT） B. 高斯金字塔 C. 主成分分析（PCA） D. 平均池化 答案：D 二、填空题 1. 计算机视觉与人工智能、机器学习和模式识别等领域有着密切的______。 答案：关联
2. 机器学习在计算机视觉中的应用非常广泛，常用的算法包括支持 向量机、______网络和决策树等。 答案：神经 3. 图像边缘是指像素灰度发生突变的______。 答案：位置 4. 目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向，常见的目标跟踪 方法包括模板匹配、______跟踪和粒子滤波等。 答案：卡尔曼 三、简答题 1. 请简要解释计算机视觉中的图像处理是指什么？ 答：图像处理是计算机视觉中的一个基础部分，它用于对图像进行 增强、滤波、几何变换等操作，以提取图像中的有用信息或改善图像 的质量。常见的图像处理方法包括边缘检测、图像平滑、直方图均衡 化等。 2. 请简要描述一种常用的目标检测方法。 答：一种常用的目标检测方法是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。该方法通过训练神经网络，使其能够自动学习目标的特征，并用于检测图像中是否存在目标。通常，CNN首先通过卷积层提取图 像的特征，然后通过池化层降低特征的维度，最后使用全连接层输出
(完整版)机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图
机器视觉技术试题及答案
机器视觉技术试题及答案 1. 下列哪项不属于机器视觉应用的分类( ) A. 视觉引导与定位、 B. 产品外观检测、 C. 精准测量测距、 D. 自然语言处理。 2. 下列哪项不是机器视觉的优点( ) A. 不会疲劳，持久工作、 B. 不受主观影响、 C. 不受情绪影响、 D. 对温度湿度空气质量有要求 3. 人工视觉的特点是( ) A. 适应性差、 B. 精度低、 C. 效率低、 D. 成本高 4. 机器视觉产业结构不包括( ) A. 提供数据采集服务、 B. 自动驾驶、 C. 计算算力服务、 D. 算法及应用服务 5. 知识图谱技术不适合应用在( )
A. 专家系统、 B. 故障排查、 C. 交通管理、 D. 根因分析 6. A 技术是将简单的智能场景，迁移到边缘端执行，提升智能应用的执行效率。A:边缘计算 B:大数据 C:云计算 7. 机器视觉的应用已经从最初的 A ，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域。 A:汽车制造领域 B:军事领域 C:实验室 8. 自然语言处理的研究可以分为基础性研究和应用性研究两部分，语音和文本是两类研究的重点。 A:理论 B:应用性 C:实践 二、填空题 1. 计算机视觉是计算机科学的分支，是指用 ( ) 和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。 2. 优化机械臂的活动路径，提升执行精度和效率应当使用 ( ) 技术。 (答案：请设置答案)
1. 机器视觉在交通、安防、医疗、体育赛事等多个领域都有应用 对 错 2. 机器视觉是计算机视觉在工业场景中的应用，目的是替代传统的人工 对 错 3. 在人工智能各行业的应用程度中，工业领域的应用价值最高 对 错 4. 2002年至今。我们称之为机器视觉萌芽期，可以按到中国机器视觉的快速增长趋势 对 错 5. 越来越多的本地公司开始在他们业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品的代理商，一些事自动化系统集成商 对 错 6. 机器视觉边缘计算基数是对获取的图像信息进行处理的关键步骤，也是视觉控制系统的重要基础 对 错 7. 在自动化汽车生产线中，视觉系统必要时需要同机器人匹配应用，并与生产线的PLC控制系统建立连接，以实现测量、检测、定位和识别的功能