计算机视觉题库

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语义分割（SemanticSegmentation）的任务是为图像中的每个像素分配类别标签。请介绍一下图像金字塔以及其在计算机视觉中有哪些常见应用。图像金字塔是将原始图像按不同尺度（分辨率）逐层下采样或上采样形成的一组图像。常见类型包括高斯金字塔（下采样）和拉普拉斯金字塔（残差图像）。应用：多尺度目标检测（如SIFT特征匹配）、图像融合、图像压缩、全景拼接等。请简述卷积神经网络（CNN）中卷积层的作用，并说明其与全连接层的主要区别。卷积层作用：通过卷积核提取局部特征，参数共享减少计算量，具有平移不变性。区别：卷积层保留空间结构，适用于特征提取；全连接层将特征展平为向量，用于分类决策。请介绍一下目标检测中，单阶段（One-Stage）和两阶段（Two-Stage）算法的主要区别。单阶段：直接回归边界框和类别概率，速度快但精度较低。两阶段：先生成候选区域（RegionProposal），再分类和精修框，精度高但速度慢。请简述图像语义分割与实例分割的区别，并说明各自的应用场景。语义分割：为每个像素分配类别标签（如“人”“车”），不区分同一类别的不同实例。实例分割：不仅分类像素，还区分同一类别的不同个体（如区分多个人）。应用场景：语义分割用于场景理解，实例分割用于自动驾驶、机器人抓取等。请介绍一下MTCNN算法。多任务级联卷积网络，用于人脸检测和关键点定位。通过三个级联网络逐步筛选候选区域，同时输出人脸框和5个关键点。请介绍一下图像灰度化以及它在计算机视觉中的作用。彩色图像转换为灰度图像的过程，通常使用公式Gray=0.299R+0.587G+0.114B。作用：减少数据维度（3通道→1通道）、降低计算复杂度、突出形状特征，常用于预处理步骤。请解释一下卷积神经网络（CNN）中“卷积层”的基本工作原理。卷积层通过滑动卷积核在输入图像上进行点积运算，生成特征图。每个卷积核学习特定模式，参数共享使模型能处理不同位置的相同特征。请解释一下目标检测算法）中非极大值抑制。请简述一下直方图均衡化的目的和实现方法。目的：直方图均衡化用于增强图像对比度，使图像的灰度值分布更均匀，从而突出图像细节，改善视觉效果。实现方法：统计图像灰度值的直方图。计算归一化的累计分布函数（CDF）。使用CDF将原始灰度值映射到新的灰度值，拉伸整体对比度。请解释一下ResNet引入的残差连接（SkipConnection）。 ResNet引入残差连接（SkipConnection）的核心思想是通过跨层直连路径将输入信号与卷积层输出相加（即F(x)+x），使网络能够直接学习残差F(x)=H(x)−x而非完整映射H(x)，从而缓解深层网络的梯度消失问题（反向传播时梯度可直通短路路径），并打破传统网络堆叠时的性能退化现象（层数增加时精度不降反升）。使用OpenCV库，编写一个Python程序，完成以下任务：（1）读取一张输入图像（如input.jpg）。（2）将图像转换为灰度图。（3）使用Canny边缘检测算法提取边缘。（4）显示原始图像和边缘检测结果，并保存边缘图（如edges.jpg）。 importcv2 #(1)读取图像 image=cv2.imread('input.jpg') #(2)转灰度图 gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #(3)Canny边缘检测 edges=cv2.Canny(gray,50,150) #(4)显示并保存

cv2.waitKey cv2.destroyAllWindows() 使用PyTorch实现简单的图像分类模型。（1）使用PyTorch构建一个包含以下结构的CNN模型。（2）输入层：接受3通道图像（假设尺寸为64x64）。（3）卷积层1：16个3x3卷积核，步长1，ReLU激活。（4）最大池化层：2x2窗口，步长2。（5）卷积层2：32个3x3卷积核，步长1，ReLU激活。（6）全连接层：输出10类分类结果。请编写完整的模型定义代码。 importtorch

x=self.pool x=x.view(x.size(0),-1)#展平

x=sel returnx #测试模型 model=SimpleCNN() input_tensor=torc output=model(input_tensor) print(output.shap .使用OpenCV库，编写一个Python程序，完成以下任务：（1）读取输入图像（假设为RGB彩色图像）。（2）对图像进行高斯滤波降噪，参数σ=1.5。（3）使用Canny边缘检测算法提取图像边缘，低阈值=50，高阈值=150。（4）在原图上叠加边缘检测结果（边缘用绿色线条显示）。（5）保存处理后的图像并显示。 importcv2 importnumpyasnp #(1)读取图像 image=cv2.imread('input.jpg') #(2)高斯滤波(σ=1.5) blurred=cv2.GaussianBlur(image,(0,0),sigmaX=1.5) #(3)Canny边缘检测(低50,高150) gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges=cv2.Canny(gray,50,150) #(4)边缘叠加到原图(绿色) result=imag result[edges!=0]=[0,255,0]#边缘像素设为绿色 #(5)保存并显示 cv2.imwrite('edges_overlay.jpg',result) cv2.imshow('EdgesOverlay',result)

cv2.waitKey cv2.destroyAllWindows()

目标检测中的锚框(　　)机制仅用于两阶段检测算法(　　)，单

在目标检测任务中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法属于单阶段测框架，其特点是检

卷积神经网络（CNN）中，___池化__层的作用是对输入特征图进行降维，减少计算量并