OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)试题及答案
试题python基础试题含答案
试题python基础试题含答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪个是Python中的有效变量名？A. 2abcB. abc1C. abc-defD. 1abc答案：B2. 在Python中，哪个关键字用于定义类？A. functionB. classC. defD. return答案：B3. 以下哪个函数用于计算两个数的乘积？A. multiply()B. add()C. divide()D. subtract()答案：A4. 以下哪个模块用于操作文件和目录？A. osB. sysC. mathD. json答案：A5. 在Python中，哪个关键字用于定义函数？A. functionB. classC. defD. return答案：C6. 以下哪个语句用于遍历列表中的每个元素？A. for i in range(len(list)):B. for i in range(1, len(list)+1):C. for i in list:D. for i in range(list):答案：A7. 以下哪个函数用于随机生成一个整数？A. random.randint()B. random.random()C. random.randrange()D. random.choice()答案：A8. 以下哪个模块用于进行数学计算？A. mathB. osC. sysD. json答案：A9. 以下哪个关键字用于定义变量？A. intB. floatC. defD. var答案：D10. 以下哪个语句用于插入一个元素到列表的指定位置？A. list.insert(index, element)B. list.add(index, element)C. list.append(element)D. list.remove(element)答案：A二、填空题（每题2分，共20分）1. 在Python中，定义类的关键字是______。
计算机视觉笔试题库及答案
计算机视觉笔试题库及答案一、选择题1. 在计算机视觉中，下面哪项不属于主要的图像特征描述算法？A. SIFT（尺度不变特征变换）B. HOG（方向梯度直方图）C. CNN（卷积神经网络）D. PCA（主成分分析）答案：D2. 以下哪种方法常用于图像分割任务？A. Canny边缘检测B. Haar特征检测C. 高斯滤波D. 彩色空间转换答案：A3. 在目标检测中，以下哪个算法是基于特征的分类器？A. YOLO（You Only Look Once）B. R-CNN（Region-CNN）C. SSD（Single Shot MultiBox Detector）D. Faster R-CNN答案：B4. 下面哪项是计算机视觉中的经典任务？A. 图像风格迁移B. 图像超分辨率C. 图像分类D. 图像降噪答案：C5. 在图像配准中，以下哪种方法可以用于检测图像之间的特征点匹配？A. SURF（加速稳健特征）B. RANSAC（随机抽样一致性）C. ORB（旋转差异二进制）D. Homography（单应性矩阵）答案：A二、填空题1. 在卷积神经网络中，通过不断迭代调整网络参数以使损失函数达到最小值的方法称为_____________。
答案：反向传播（Backpropagation）2. 图像分割通常可以将图像中的每个像素点标记为不同的___________________。
答案：目标或背景（Object or Background）3. 使用Canny边缘检测算法，可以得到__________________。
答案：图像的边缘信息4. 在目标检测中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）用于__________________。
答案：从重叠的边界框中选择最佳的检测结果5. 在图像配准中，单应性矩阵（Homography Matrix）可以用于_________________。
答案：将一个图像在透视变换下转换到另一个图像上的映射关系三、简答题1. 请简要介绍一下SIFT算法的基本原理及应用领域。
计算机视觉基础试题及答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版计算机视觉基础试题及答案第一部分：选择题1. 计算机视觉是指计算机具备的哪种能力？a) 看见和理解图像b) 感知周围环境c) 分析和识别物体d) 执行图像处理算法答案：a) 看见和理解图像2. 计算机视觉中常用的图像表示方法是什么？a) RGB表示b) HSL表示c) HSV表示d) CMYK表示答案：a) RGB表示3. 图像中的边缘是什么？a) 两个不同区域的分界线b) 图像中的明暗交界处c) 图像的主要特征点d) 图像中的高频部分答案：b) 图像中的明暗交界处4. 哪种算法常用于图像处理中的图像去噪？a) Sobel算子b) Canny边缘检测算法c) 高斯滤波器d) 傅里叶变换答案：c) 高斯滤波器5. 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，下列哪种方法常用于目标检测？a) 特征匹配b) 边缘检测c) 像素对比d) 颜色匹配答案：a) 特征匹配第二部分：填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素个数，通常用 _______ 表示。
答案：像素2. 计算机视觉中常用的图像特征描述算法是 _______。
答案：SIFT（尺度不变特征变换）3. 在图像处理中，将图像从RGB颜色空间转换到灰度颜色空间，常用的方法是 _______。
答案：加权平均法4. 机器学习中，常用的分类算法有决策树、支持向量机和_______。
答案：神经网络5. 图像分割是图像处理中的一个重要任务，常用的分割方法有阈值分割、区域生长和 _______。
答案：边缘检测第三部分：简答题1. 请简要说明计算机视觉在实际应用中的几个典型领域。
答案：计算机视觉在实际应用中广泛应用于人脸识别、车牌识别、视频监控、医学影像分析等领域。
在人脸识别中，计算机视觉可以通过检测脸部特征点来实现人脸识别；在视频监控中，计算机视觉可以实时分析视频图像，检测异常行为或目标物体；在医学影像分析中，计算机视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
Python初级试题(含答案)
Python初级试题（含答案）试题一：Python基础语法问题1：以下哪个选项是正确的Python语句？```pythona. print("Hello, World!")b. Print("Hello, World!")c. print("Hello, World!"```答案：A解释：在Python中，print()函数用于输出文本。
选项A 中使用了正确的函数名和语法。
选项B中的Print()函数名错误，Python是大小写敏感的。
选项C中语句未结束，缺少括号。
问题2：如何交换两个变量的值？```pythona. a, b = b, ab. a = b; b = ac. a = b; b = a + b; a = a - b```答案：A解释：选项A使用了Python的多重赋值特性，可以同时交换两个变量的值，是最简洁的方法。
选项B和C虽然也能实现交换，但代码不够简洁明了。
试题二：数据类型与操作问题3：以下哪个选项可以正确地创建一个列表？```pythona. list1 = [1, 2, 3, 4]b. list1 = {1, 2, 3, 4}c. list1 = "1234"```答案：A解释：选项A使用了正确的列表创建语法。
选项B创建了一个集合，而不是列表。
选项C创建了一个字符串，而不是列表。
问题4：如何将元组转换为列表？```pythona. list1 = tuple1b. list1 = list(tuple1)c. list1 = [item for item in tuple1]```答案：B解释：选项B使用了Python内置的list()函数，直接将元组转换为列表。
选项A不会进行转换，而选项C使用列表推导式，虽然也能实现转换，但不是最直接的方法。
试题三：控制流问题5：以下哪个选项是正确的for循环语法？```pythona. for i in range(1, 10):print(i)b. for i = 1 to 10:print(i)c. for i in 1..10:print(i)```答案：A解释：选项A使用了Python的range()函数和正确的for 循环语法。
计算机视觉试题及答案大全
计算机视觉试题及答案大全一、选择题1. 计算机视觉是利用计算机对图像、视频等视觉信息进行分析和处理的一门学科。
以下哪项不属于计算机视觉的应用领域？A. 人脸识别B. 遥感图像分析C. 智能车辆导航D. 机器学习算法答案：D2. 在计算机视觉中，图像分类是指将输入的图像分到预先定义的类别中。
以下哪项不属于常见的图像分类方法？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 高斯混合模型（GMM）D. 循环神经网络（RNN）答案：D3. 目标检测是计算机视觉中的关键任务之一，其目标是在图像或视频中准确地找出目标的位置和类别。
以下哪个是常用的目标检测算法？A. 基于颜色空间的图像分割B. 基于特征点的匹配算法C. 卷积神经网络（CNN）D. 基于相似度的模板匹配答案：C4. 图像分割是计算机视觉中的基础问题，其目标是将图像分成若干个具有语义意义的区域。
以下哪项不属于图像分割的常用方法？A. 边缘检测B. 区域生长C. K均值聚类D. 图像去噪答案：D5. 三维重建是计算机视觉中的重要研究方向，其目标是通过图像或视频等二维输入重建出对应的三维场景。
以下哪个是常用的三维重建方法？A. 模板匹配B. 直方图均衡化C. 结构光扫描D. 高斯金字塔答案：C二、填空题1. 在图像处理中，____________是指通过一系列像素操作来改变图像的外观或信息。
答案：图像增强2. 在计算机视觉中，特征提取是指从输入的图像或视频中提取出____________的信息。
答案：有用或有区别的特征3. 计算机视觉中常用的评价标准之一是____________，它可以衡量目标检测算法的准确率和召回率。
答案：精确度（precision）4. 在目标跟踪中，____________是指通过预测目标的位置来跟踪目标。
答案：滤波器三、简答题1. 简要介绍计算机视觉中的图像分类任务，并说明其应用。
答案：图像分类是计算机视觉中的一个基本任务，其目标是将输入的图像分到预先定义的类别中。
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.计算机视觉是指（）。
A. 让计算机识别图像B. 让计算机生成图像C. 让计算机处理音频D. 让计算机播放视频答案：A. 让计算机识别图像2.在计算机视觉中，常用的图像处理技术包括（）。
A. 图像去噪B. 图像分割C. 物体检测D. 所有选项都对答案：D. 所有选项都对3.以下哪项不是常用的计算机视觉库？A. OpenCVB. TensorFlowC. PyTorchD. Spring答案：D. Spring4.在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）常用于（）。
A. 图像分类B. 文本处理C. 音频合成D. 数字识别答案：A. 图像分类二、判断题1.图像处理和计算机视觉是完全不同的两个领域。
答案：错2.计算机视觉只能应用于静态图像，无法处理视频流。
答案：错3.深度学习在计算机视觉领域取得了很大的成功。
答案：对三、简答题1.请简要介绍一下计算机视觉在实际生活中的应用场景。
答：计算机视觉在实际生活中有很多应用场景，比如人脸识别技术可以用于人脸解锁手机、安防监控等领域；医学影像分析可以帮助医生快速准确地诊断疾病；无人驾驶技术需要计算机视觉来实现障碍物检测和车道识别等功能。
2.简要说明卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的作用。
答：卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
通过卷积层和池化层的组合，CNN可以提取图像的特征并实现对图像的有效处理和识别。
四、综合题1.请设计一个简单的计算机视觉项目，描述项目的实现步骤及预期效果。
答：设计一个人脸识别系统。
实现步骤包括收集人脸数据集、训练神经网络模型、部署模型到实际系统中。
预期效果是能够准确快速地识别不同人的人脸，并实现相关功能，比如门禁系统或会议签到系统等。
以上是计算机视觉考试试题及答案，希朓可以帮助您更好地理解和掌握计算机视觉领域的知识。
祝您考试顺利！。
计算机视觉考试题库及答案
计算机视觉考试题库及答案计算机视觉是人工智能领域的重要分支，它致力于使计算机具备类似人类视觉系统的能力，从图像或视频中理解和解释信息。
随着计算机视觉的发展和应用日益广泛，许多机构和个人都对该领域的知识和技能进行考核。
为了帮助考生更好地准备和备考计算机视觉考试，本文将提供一份计算机视觉考试题库及答案，供学习和参考。
题目一：1. 请简要解释计算机视觉的定义和作用。
答案一：计算机视觉是一种模拟和复制人类视觉系统的技术与科学。
它利用计算机和相应的算法来获取、处理、分析和理解图像和视频数据，从而让计算机具备类似人类视觉系统的能力。
计算机视觉的作用包括目标检测与跟踪、图像识别与分类、场景理解与解释、三维重构与建模等。
题目二：2. 请列举计算机视觉中常用的图像处理技术，并简要说明其原理和应用场景。
答案二：（1）灰度变换：通过对图像的亮度进行变换，改变图像的对比度和亮度，常用的灰度变换包括直方图均衡化和伽马校正。
应用场景包括图像增强和色彩校正等。
（2）图像滤波：通过对图像进行空域或频域滤波，实现图像平滑或增强。
常用的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
应用场景包括图像去噪和边缘检测等。
（3）边缘检测：通过检测图像中的边缘和轮廓，获得图像的结构信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
应用场景包括目标检测和图像分割等。
（4）图像分割：将图像分成若干个具有独立意义的区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
应用场景包括目标提取和图像分析等。
题目三：3. 请简要介绍计算机视觉中的机器学习方法，并说明其在物体识别中的应用。
答案三：计算机视觉中的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过提供标记的训练样本来训练模型，从而实现对未知样本的判别和分类。
无监督学习通过从未标记数据中学习数据的统计特性和结构，进行数据聚类和降维等任务。
计算机视觉试题及答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版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：c2. 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：b3. 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：a4. 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：a5. 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图像中的椒盐噪声；高斯滤波器通过对邻域像素进行加权平均来模糊图像，并且能够有效抑制高频噪声。
Python试题(附参考答案)
Python试题（附参考答案）一、单选题（共57题，每题1分，共57分）1.关于函数的返回值,以下选项中描述错误的是()A、return可以传递0个返回值,也可以传递任意多个返回值B、函数必须有返回值C、函数可以有return,也可以没有D、函数可以返回0个或多个结果正确答案：B2.字符串是一个字符序列,例如,字符串s,从右侧向左第5个字符用()索引。
A、s[5]B、s[:-5]C、s[0:-5]D、s[-5]正确答案：D3.以下哪个不属于面向对象的特征()A、多态B、复合C、封装D、继承正确答案：B4.关于函数的关键字参数使用限制,以下选项中描述错误的是()A、关键字参数顺序无限制B、关键字参数必须位于位置参数之后C、不得重复提供实际参数D、关键字参数必须位于位置参数之前正确答案：D5.关于列表数据结构,下面描述正确的是()A、不支持in运算符B、必须按顺序插入元素C、可以不按顺序查找元素D、所有元素类型必须相同正确答案：C6.使用()符号对浮点类型的数据进行格式化A、%fB、%cC、%dD、%s正确答案：A7.以下不属于Python语言保留字的是()A、passB、whileC、doD、True正确答案：C8.关于Python语言的注释,以下选项中描述错误的是()A、Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾B、Python语言的单行注释以#开头C、Python语言的单行注释以单引号'开头D、Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释正确答案：C9.字典对象的______________方法返回字典的“值”列表A、values()B、key()C、keys()D、items()正确答案：A10.以下选项中,不是Python对文件的打开模式的是()A、'r'B、'c'C、'w'D、'+'正确答案：B11.以下关于程序控制结构描述错误的是:A、二分支结构组合形成多分支结构B、Python里,能用分支结构写出循环的算法C、程序由三种基本结构组成D、分支结构包括单分支结构和二分支结构正确答案：B12.下面代码的输出结果是()a=[9,6,4,5]N=len(a)foriinrange(int(len(a)/2)):a[i],a[N-i-1]=a[N-i-1],a[i]print(a)A、[9,6,5,4]B、[5,6,9,4]C、[5,4,6,9]D、[9,4,6,5]正确答案：C13.下列()语句在Python中是非法的A、x+=yB、x=(y=z+1)C、x=y=z=1D、x,y=y,x正确答案：B14.以下代码中calculate()函数属于哪个分类defcalculate(number):Result=0i=1Whilei<=number:result=result+ii +=1ReturnresultResult=calculate(100)print('1~100的累积和为:',result)A、有参有返回值函数B、有参无返回值函数C、无参无返回值函数D、无参有返回值函数正确答案：A15.以下选项中,对于函数的定义错误的是()A、defvfunc(a,*b):B、defvfunc(*a,b):C、defvfunc(a,b=2):D、defvfunc(a,b):正确答案：B16."下面代码的输出结果是()foriinrange(1,10,2):print(i,end=",")"A、1,3,5,7,9,B、1,4,C、1,3,D、1,4,7,正确答案：A17."下面代码的输出结果是()foriinrange(1,6):ifi/3==0:breakelse:print(i,end=",")"A、1,2,3,4,B、1,2,3,4,5,C、1,2,3,D、1,2,正确答案：B18.给出如下代码:importrandomasranlistV=[]ran.seed(100)Foriinrange(10):I=ran. randint(100,999)listV.append(i)以下选项中能输出随机列表元素最大值的是()A、print(max(listV))B、print(listV.reverse(i))C、print(listV.pop(i))D、print(listV.max())正确答案：A19.关于Python字符串,以下选项中描述错误的是()A、字符串是一个字符序列,字符串中的编号叫“索引”B、字符串可以保存在变量中,也可以单独存在C、可以使用datatype()测试字符串的类型D、输出带有引号的字符串,可以使用转义字符\正确答案：C20.下列不是Python语言关键字的是()A、elseB、printC、finallyD、lambda正确答案：B21.下面代码的输出结果是()a=[]foriinrange(2,10):count=0forxinrange(2,i-1):ifi%x==0:count+=1ifcount==0:a。
计算机视觉试题及答案解析
计算机视觉试题及答案解析计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，旨在使计算机具有理解和解释图像和视频的能力。
本文将为您提供一些计算机视觉的试题，并对每个试题的答案进行解析。
希望通过本文的学习，您能更好地理解计算机视觉的知识和应用。
1. 在计算机视觉中，什么是图像分割？答：图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
其目标是将图像中的每个像素归类到特定的区域，以实现对图像的语义理解和分析。
解析：图像分割是计算机视觉中的一个基础任务，常用于目标识别、图像分析等领域。
通过图像分割，可以将图像中的不同物体或区域分离开来，便于后续的处理和分析。
2. 什么是特征提取？在计算机视觉中有哪些常用的特征提取方法？答：特征提取是指从图像或视频中提取出具有代表性的特征，用于描述和表达图像的某些重要属性或结构。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、边缘检测等。
解析：特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它能提取图像中的关键信息，帮助计算机进行图像分类、目标识别、图像匹配等任务。
不同的特征提取方法适用于不同类型的图像和应用场景。
3. 请解释卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的作用。
答：卷积神经网络是一种深度学习算法，它模拟了人脑中视觉皮层的工作原理，并在计算机视觉中取得了极大的成功。
CNN在计算机视觉中主要用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。
解析：卷积神经网络通过多层的卷积和池化操作，可以有效地提取图像的特征，并进行图像分类和目标识别。
它具有良好的特征提取能力和自动学习能力，能够自动学习到图像中的重要特征，并进行高效准确的图像处理和分析。
4. 请简要介绍图像识别中的目标检测算法。
答：目标检测是指在图像中定位和识别出物体或目标的算法。
常用的目标检测算法有基于深度学习的 Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
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OpenCV计算机视觉基础教程（Python版）试题及答案一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1、OpenCV从（）版本开始使用Apache 2许可。
A、4.2.0B、4.3.0C、4.4.0D、4.5.02、OpenCV提供机器学习功能的模块是（）A、calib3dB、stitchingC、mlD、dnn3、OpenCV使用（）语言实现。
A、JavaB、C/C++C、PythonD、JavaScript4、下列选项中，可在NumPy中表示复数的数据类型是（）。
A、intB、singleC、complex64D、double5、NumPy中可执行矩阵乘法的运算符是（）A、*B、**C、/D、@6、OpenCV用于读取图像文件的函数是（）A、imread()B、imshow()C、imwrite()D、VideoCapture()7、OpenCV用于绘制矩形的函数是（）A、line()B、rectangle()C、ellipse()D、polylines()8、在cvtColor()函数中用于将图像从BGR色彩空间转换为GRAY色彩空间的参数是（）A、COLOR_BGR2RGBB、COLOR_BGR2GRAYC、COLOR_BGR2YCrCbD、COLOR_BGR2HSV9、OpenCV用于实现中值滤波的函数是（）A、blur()B、boxFilter()C、medianBlur()D、filter2D()10、moments()函数返回的轮廓矩中，（）表示轮廓的面积。
A、m00B、m10C、m20D、m2111、下列选项中，可返回轮廓拟合椭圆的函数是（）A、minAreaRect()B、fitEllipse()C、fitLine()D、minEnclosingTriangle()12、下列选项中，可绘制直方图的函数是（）A、hist()B、calcHist()C、histogram()D、equalizeHist()13、下列关于模板匹配的说法中错误的是（）A、模板图像与输入图像逐像素进行比较。
B、matchTemplate()函数可返回多个匹配目标。
C、matchTemplate()函数执行匹配时，匹配值越大，说明匹配度越高。
D、匹配结果包含了匹配值和位置。
14、在grabCut()函数返回的掩模图像中，表示确定前景的是（）A、0B、1C、2D、315、FAST特征检测返回关键点信息中不包含（）A、角度B、领域大小C、坐标D、距离16、下列关于Haar级联分类器的说法错误的是（）A、OpenCV使用预训练好的分类器文件创建Haar分类器对象。
B、Haar级联分类器可检测彩色图像中的人脸。
C、Haar级联分类器可检测图像中的猫脸。
D、可检测图像中的多张人脸。
17、下列选项中，不能将多维数组转换为一维数组的函数是（）A、reshape()B、resize()C、ones()D、ravel()18、下列关于图像加法运算的说法中错误的是（）A、加法运算符“+”可用于执行图像加法运算。
B、cv2.add()函数可用于执行图像加法运算。
C、加法运算符“+”和cv2.add()函数运算结果相同。
D、运算结果中像素值不会大于255。
19、下列关于跟踪栏（Trackbar）的说法中错误的是（）A、跟踪栏可响应用户单击行为。
B、创建跟踪栏时应指定图像窗口。
C、跟踪栏返回的值为整数。
D、跟踪栏回调函数不能接受可选数据。
20、warpAffine()函数不能实现的图像操作是（）A、平移B、旋转C、缩放D、扭曲二、名词解释（本大题共5小题，每小题4分，共20分）1、高斯滤波2、二值化阈值处理3、膨胀4、色彩空间5、图像金字塔三、简单题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）1、请问如何在Windows 10中配置使用OpenCV和Python的视觉应用开发环境？2、请问如何处理图像窗口鼠标事件？3、请问使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行图像识别包含哪些步骤？4、请问FisherFaces人脸识别包含哪些步骤？四、程序填空题（本大题共4个空，每空5分，共20分）在程序空白处填入适当的代码，将程序补充完整。
1、下面的命令创建一个数组，在改变其形状后将其转换为一维数组输出，在划线处填入适当的代码，将程序补充完整。
>>> import numpy as np>>> 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、下面的代码将图像下半部分设置为黑色，在划线处填入适当的代码，将程序补充完整。
import cv2img=cv2.imread(test.jpg')cv2.imshow('img1',img) #显示原图像h,w,r=img.shapeh2=int(h/2)______________________________ #修改图像cv2.imshow('img2',img) #显示修改后的图像cv2.waitKey(0)3、下面的代码将图像的宽度放大1倍、高度缩小一半，，在划线处填入适当的代码，将程序补充完整。
import cv2img=cv2.imread('test.jpg')cv2.imshow('img1',img) #显示原图像img2=cv2.resize(________________________) #缩放图像cv2.imshow('img2',img2) #显示修改后的图像cv2.waitKey(0)4、下面的代码对图像执行膨胀操作，在划线处填入适当的代码，将程序补充完整。
import cv2import numpy as npimg=cv2.imread('yang.jpg') #读取图像cv2.imshow('img',img) #显示原图像kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #定义大小为3×3的内核img2 = ______________________________________ #膨胀，迭代3次cv2.imshow('img2',img2) #显示转换结果图像cv2.waitKey(0)五、编程题（本大题共2小题，每小题10分，共20分）在程序空白处填入适当的代码，将程序补充完整。
1、编写一段程序，使用calcHist()函数查找图像的二维直方图，并利用matplotlib.pyplot.imshow()函数显示二位直方图。
2、编写一段程序，使用FisherFaces实现人脸识别，已知第1人人脸图像文件名称分别为x11.jpg、x12.jpg、x13.jpg，已知第2人人脸图像文件名称分别为x21.jpg、x22.jpg、x23.jpg，未知人脸图像文件名为no.jpg。
参考答案一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1~5：DCBCD 6~10：ABBCA11~15：BACBD 16~20：BCCDD六、名词解释（本大题共5小题，每小题4分，共20分）1、高斯滤波答：高斯滤波按像素点与中心点的不同距离，赋予像素点不同的权重值，越靠近中心点权重值越大，越远离中心点权重值越小；然后根据权重值计算邻域内所有像素点的和，将和作为中心点的像素值。
2、二值化阈值处理答：cv2.threshold()函数的type参数值为cv2.THRESH_BINARY时执行二值化阈值处理，将大于阈值的像素值设置为255，将其他像素值设置为0。
3、膨胀答：膨胀操作与腐蚀操作刚好相反，它对图像的边界进行扩张。
其执行遍历操作时，只有在内核完全处于前景外部时，内核中心对应像素点的值才设置为0，否则设置为1。
4、色彩空间答：色彩空间也称颜色模型、颜色空间、色彩模型等，它是图像在计算机内部的一种存储方式。
常见的色彩空间包括RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV等。
5、图像金字塔答：图像金字塔从分辨率的角度分析处理图像。
图像金字塔的底部为原始图像，对原始图像进行梯次向下采样，得到金字塔的其他各层图像。
层次越高，分辨率越低，图像越小。
通常，每向上一层，图像的宽度和高度就为下一层的一半。
常见的图像金字塔可分为高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。
七、简单题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）1、请问如何在Windows 10中配置使用OpenCV和Python的视觉应用开发环境？答：在Windows 10中配置使用OpenCV和Python的视觉应用开发环境主要包括：安装Python、安装NumPy、安装OpenCV-Python以及编程工具（如Visual Studio Code）。
2、请问如何处理图像窗口鼠标事件？答：第一步：定义鼠标事件回调函数。
第二步：调用cv2.setMouseCallback()函数将回调函数绑定到图像窗口。
3、请问使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行图像识别包含哪些步骤？答：使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行图像识别的基本步骤如下。
（1）从配置文件和预训练模型文件中加载模型。
（2）将图像文件处理为块数据（blob）。
（3）将图像文件的块数据设置为模型的输入。
（4）执行预测。
（5）处理预测结果。
4、请问FisherFaces人脸识别包含哪些步骤？答：FisherFaces人脸识别的基本步骤如下。
（1）调用cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()函数创建FisherFaces识别器。
（2）调用识别器的train()方法以便使用已知图像训练模型。
（3）调用识别器的predict()方法以便使用未知图像进行识别，确认其身份。
八、程序填空题（本大题共4个空，每空5分，共20分）1、a,order='F'2、img[h2:,:,:]=03、img,None,fx=2,fy=0.54、cv2.dilate(img,kernel,iterations = 3)九、编程题（本大题共2小题，每小题10分，共20分）1、编写一段程序，使用calcHist()函数查找图像的二维直方图，并利用matplotlib.pyplot.imshow()函数显示二位直方图。