OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)试题及答案.doc

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、4.2.0 B、4.3.0 C、4.4.0 D、4.5.0 2、OpenCV提供机器学习功能的模块是（ ） A、calib3d B、stitching C、ml D、dnn 3、OpenCV使用（ ）语言实现。 A、Java B、C/C++ C、Python D、JavaScript 4、下列选项中，可在NumPy中表示复数的数据类型是（ ）。 A、int B、single C、complex64 D、double 5、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( OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，主要用于图像处理和计算机视觉任务。它支持多种编程语言，包括Python，主要由C/C++实现。本教程重点介绍了使用Python与OpenCV进行计算机视觉的基本概念和操作。 1. OpenCV 自 4.5.0 版本开始采用 Apache 2 许可，这允许更宽松的使用和分发条款，有利于开源社区的发展。 2. 在OpenCV中，提供机器学习功能的模块是`ml`。这个模块包含了各种机器学习算法，如SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）等。 3. OpenCV 主要使用C/C++语言实现，但提供了Python接口，使得在Python中使用OpenCV变得便捷。 4. NumPy库中表示复数的数据类型是`complex64`，它用于处理复数运算，与OpenCV结合时，可以进行复杂的图像处理操作。 5. 在NumPy中，矩阵乘法的运算符是`@`，这是Python 3.5及以上版本引入的新特性，用于替代传统的`np.dot()`函数。 6. OpenCV中读取图像文件的函数是`imread()`，它可以从磁盘加载图像到内存中。 7. 绘制矩形的函数是`rectangle()`，这个函数接受坐标参数，用于在图像上画出矩形。 8. `cvtColor()`函数用于色彩空间转换，例如将BGR色彩空间转换为GRAY色彩空间的参数是`COLOR_BGR2GRAY`。 9. 实现中值滤波的函数是`medianBlur()`，这种滤波方法对噪声具有很好的抑制效果，常用于去除椒盐噪声。 10. `moments()`函数返回的轮廓矩中，`m00`表示轮廓的面积，它是图像像素的累积权重。 11. `fitEllipse()`函数可以返回轮廓拟合的椭圆，这对于形状分析和目标识别非常有用。 12. 绘制直方图的函数是`hist()`，它可以计算并可视化图像的像素分布。 13. 模板匹配中，`matchTemplate()`函数会返回匹配的相似度值，值越大表示匹配度越高，但它只返回一个最佳匹配位置，而不是多个。 14. `grabCut()`函数返回的掩模图像中，表示确定前景的值是1，代表像素被分类为前景。 15. FAST（Feature from Accelerated Segment Test）特征检测返回的关键点信息中不包含距离，它主要检测关键点的位置和方向。 16. Haar级联分类器是OpenCV中用于物体检测的工具，它可以检测彩色图像中的人脸和其他特征，如猫脸。它能检测图像中的多张人脸，但需要预先训练的分类器文件。 17. `reshape()`、`resize()`和`ravel()`都可以用于数组转换，但`ones()`通常用于创建全1数组，不能直接将多维数组转换为一维数组。 18. 图像加法运算中，虽然`+`运算符和`cv2.add()`都能执行加法，但`+`可能会导致像素溢出，而`cv2.add()`会确保结果在0-255范围内。 19. 跟踪栏（Trackbar）可以响应用户单击，创建时需指定图像窗口，并且返回整数值。回调函数可以接受可选数据。 20. `warpAffine()`函数可以实现平移、旋转和扭曲，但不能直接缩放图像。 此外，题目还涵盖了高斯滤波、二值化阈值处理、膨胀（形态学操作的一种）、色彩空间转换（如BGR到HSV）以及图像金字塔等概念。在Windows 10中配置OpenCV和Python环境通常涉及安装Python、NumPy、OpenCV-Python等包；处理图像窗口鼠标事件需要注册回调函数；使用OpenCV的深度学习模型进行图像识别通常包括加载模型、预处理输入图像、进行预测以及后处理输出；FisherFaces人脸识别方法包括特征提取、主成分分析（PCA）、鱼类者判别（Fisher Discriminant Analysis）和识别。 这些知识点构成了OpenCV基础教程的重要部分，涵盖了图像处理、计算机视觉的基本操作和高级技术，是学习和理解计算机视觉所必需的基础。