计算机视觉笔试题目及答案

第一部分：基础理论

题目一：请简要介绍计算机视觉的定义和应用领域。

计算机视觉是指利用计算机和相关技术对图像或视频进行处理、分析和理解的一门学科。它与图像处理、模式识别、机器学习等领域密切相关。计算机视觉的应用广泛，包括人脸识别、目标检测与跟踪、图像检索、三维重建等。

题目二：请简要说明计算机视觉系统的基本流程。

计算机视觉系统的基本流程包括图像获取、前期处理、特征提取与描述、目标检测与识别、结果输出等步骤。首先，通过相机或其他设备获取图像或视频数据；然后对获取的图像或视频进行去噪、滤波等前期处理；接着进行特征提取与描述，即通过提取图像中的特征信息来表示图像内容；然后使用目标检测与识别算法来分析图像中的目标信息，识别出感兴趣的目标；最后将结果输出，如在屏幕上显示或保存到文件中。

题目三：简述计算机视觉中常用的特征描述符有哪些，并分别说明其原理。

常用的特征描述符包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。

SIFT特征描述符是一种尺度不变的特征描述符。它通过在不同尺度上检测和描述稳定的关键点，建立图像间的匹配关系。具体原理是通过高斯差分算子检测图像中的极值点，并在每个极值点处计算局部方向直方图。

SURF特征描述符是一种加速的稳健特征描述符。它通过构建尺度空间和积分图像，提取图像中的兴趣点，并计算其局部特征。SURF特征描述符的主要优势是计算速度快，并具有一定的旋转和尺度不变性。

ORB特征描述符是一种具有方向性的快速特征描述符。它结合了FAST特征点检测器和BRIEF描述符。ORB特征描述符通过检测图像特征点的FAST角点，并在每个角点附近生成二进制字符串来描述特征。

第二部分：应用案例分析

题目四：请选取计算机视觉在无人驾驶汽车领域的一个应用案例进行分析，并说明其实现原理。

选取案例：自动驾驶车辆的车道识别与轨迹规划

原理：自动驾驶车辆的车道识别与轨迹规划是计算机视觉在无人驾驶汽车领域的重要应用。其原理是通过车载摄像头获取车辆前方的图像数据，并利用计算机视觉算法识别出道路上的车道线。首先，对获取的图像进行预处理，如去噪、图像增强等。然后，使用图像分割的方法将车道线与其他区域进行分离。接着，利用边缘检测算法或基于

模型的方法提取车道线的特征。最后，根据提取到的车道线特征，进行车道线识别与轨迹规划，确定车辆的行驶轨迹。

案例分析：通过计算机视觉的车道识别与轨迹规划，自动驾驶车辆可以根据道路上的车道线自动进行沿车道行驶。这对于提高道路交通安全性和减少驾驶压力具有重要意义。

题目五：请选择一个计算机视觉在医学影像领域的应用案例进行分析，并说明其实现原理。

选取案例：肺部CT图像的结节检测与诊断

原理：肺部CT图像的结节检测与诊断是计算机视觉在医学影像领域的典型应用。其原理是通过计算机视觉算法自动检测和识别肺部CT图像中的结节，并进行良恶性判断。首先，对肺部CT图像进行预处理，如图像平滑、增强等。然后使用特征提取算法提取图像中的结节特征，如形状、纹理等。接着使用机器学习算法构建分类模型，训练模型以区分良性结节和恶性结节。最后，根据训练好的模型对新的肺部CT图像进行结节检测和诊断。

案例分析：肺部CT图像的结节检测与诊断可以帮助医生提高肺癌的早期诊断率和精确性。通过计算机视觉算法的应用，可以对大量的肺部CT图像进行自动化的检测和诊断，提高诊断效率，减轻医生的负担。

第三部分：笔试题答案

题目六：请简要说明图像分割的方法有哪些，并分别说明其原理。

图像分割的方法主要包括基于阈值、基于边缘、基于区域和基于深度学习的方法。

基于阈值的图像分割方法是最简单和最常用的方法之一。其原理是将图像按照灰度值进行分割，通过设定合适的阈值来分离目标和背景。

基于边缘的图像分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割。其原理是使用边缘检测算法，如Canny算子，检测图像中的边缘，然后根据边缘的连接性来分割图像。

基于区域的图像分割方法是根据图像的局部特征将图像进行分割。其原理是通过将图像的像素划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。常用的方法包括区域生长、分水岭算法等。

基于深度学习的图像分割方法是近年来的研究热点。其原理是通过训练深度神经网络来学习图像的特征，然后利用学习到的特征进行图像分割。常用的深度学习方法包括FCN(Fully Convolutional Networks)、UNet等。

题目七：请简要说明目标检测与跟踪的方法有哪些，并分别说明其原理。

目标检测与跟踪的方法主要包括传统的方法和基于深度学习的方法。 传统的目标检测与跟踪方法主要包括基于颜色、基于纹理、基于特征点等。基于颜色的方法是通过检测图像中目标的颜色特征来进行目标检测与跟踪。基于纹理的方法是通过检测图像中目标的纹理特征来

进行目标检测与跟踪。基于特征点的方法是通过检测图像中的特征点，并通过特征点的运动来进行目标检测与跟踪。

基于深度学习的目标检测与跟踪方法近年来得到了广泛应用。其中，基于深度学习的目标检测方法主要包括R-CNN(Region-based

Convolutional Neural Networks)、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。这些方法通过训练深度神经网络来学习目标的特征，并进行目标检测。基于深度学习的目标跟踪方法主要包括Siamese网络、MDNet等。这些方法通过在视频序列中追踪目标的位置，实现目标的持续检测与跟踪。

题目八：请说明计算机视觉在智能安防领域的应用，并简要介绍其实现原理。

计算机视觉在智能安防领域的应用包括人脸识别、行为分析和目标检测等。

人脸识别是指通过对图像或视频中的人脸进行分析和识别，来确认身份或进行身份验证。其原理是基于图像中人脸的特征，如人脸轮廓、眼睛位置、口纹等进行识别。

行为分析是指通过分析人体在图像或视频中的行为动作和状态来进行安全监控和警报。其原理是通过计算机视觉算法提取人体的姿态、动作等特征，并进行行为分析，如异常行为检测、入侵检测等。

目标检测是指对图像或视频中的目标进行检测和识别。其原理是通过计算机视觉算法提取目标的特征，如形状、纹理等，并使用目标检测算法进行目标的检测和识别，如基于深度学习的目标检测方法。

通过对智能安防领域的计算机视觉应用，可以提高安防系统的准确性和效率，实现实时监控、智能报警、事件分析等功能。