1. 关于机器视觉，以下哪项是正确的？
A. 机器视觉是计算机科学的一个分支，主要研究如何让计算机从图像或视频中获取信息。 B. 机器视觉的目标是实现人眼般的感知能力，使计算机能够像人类一样识别物体。 C. 机器视觉的应用领域包括工业自动化、医学影像、安防监控等。 D. 机器视觉的发展历程是从简单的图像处理到现在的深度学习技术。
2. 以下哪些属于数字图像处理的基础知识？
A. 图像表示与存储 B. 颜色空间与转换 C. 滤波与去噪 D. 尺度特征
3. 在目标识别中，以下哪种特征提取方法最为常用？
A. 形状特征 B. 纹理特征 C. 颜色特征 D. 尺度特征
4. 以下哪些算法属于传统的目标识别方法？
A. 基于规则的方法 B. 基于模板匹配的方法 C. 卷积神经网络（CNN） D. 循环神经网络（RNN）
5. 以下哪些算法属于深度学习方法？
A. 基于规则的方法 B. 卷积神经网络（CNN） C. 循环神经网络（RNN） D. 生成对抗网络（GAN）
6. 在目标检测任务中，以下哪个步骤是最重要的？
A. 特征提取 B. 目标定位 C. 分类 D. 边界框回归
7. 以下哪些算法可以用于特征提取？
A. 基于规则的方法 B. 基于模板匹配的方法 C. 卷积神经网络（CNN） D. 循环神经网络（RNN）
8. 在二值化过程中，以下哪项是正确的？
A. 二值化的目的是将图像中的像素值设定为0或255。 B. 二值化后，图像中的像素值只有两种可能的取值。 C. 二值化后的图像丢失了一部分信息。 D. 二值化操作只适用于8位图像。
9. 以下哪些算子在形态学处理中被广泛使用？
A. 腐蚀与膨胀 B. 开运算与闭运算 C. 膨胀与腐蚀 D. 膨胀与收缩
10. 在深度学习中，以下哪种模型最适合处理图像识别任务？
A. 基于规则的方法 B. 卷积神经网络（CNN） C. 循环神经网络（RNN） D. 生成对抗网络（GAN）二、问答题
1. 什么是机器视觉？
2. 机器视觉的基本组成是什么？
3. 机器视觉的发展趋势有哪些？
4. 什么是数字图像处理？
5. 图像表示和存储有哪些方式？
6. 什么是颜色空间？
7. 如何进行图像滤波？
8. 什么是二值化？如何进行二值化处理？
9. 什么是形态学处理？
10. 什么是卷积神经网络（CNN）？
参考答案
选择题：
1. ABCD 2. AB 3. C 4. AB 5. BCD 6. B 7. C 8. AB 9. AB 10. B
问答题：
1. 什么是机器视觉？
机器视觉是一种通过使用计算机和专门设备来获取、处理、分析和理解 visual information（图像信息）的技术。它可以用于各种应用场景，如自动化制造、自动驾驶、医疗诊断等。
思路
：首先解释机器视觉的定义，然后简要介绍其发展历程和应用领域。
2. 机器视觉的基本组成是什么？
机器视觉的基本组成包括图像采集设备、图像处理设备和执行器。图像采集设备负责捕捉图像，图像处理设备负责对图像进行预处理和分析，执行器负责根据图像处理结果进行控制和决策。
思路
：回答问题时要清晰明了地描述各个组件的作用。
3. 机器视觉的发展趋势有哪些？
机器视觉的发展趋势主要体现在两个方面，一是技术的不断发展，如图像处理速度的提高、设备尺寸的缩小等；二是应用领域的拓展，如自动驾驶、智能安防、机器人等。
思路
：对于此类问题，需要结合当前的实际情况和发展趋势进行回答。
4. 什么是数字图像处理？
数字图像处理是一种使用计算机对数字图像进行分析、处理和优化 techniques 的技术。其目的是提高图像的质量、增强图像的信息内容，以及提取有用的特征。
思路
：首先解释数字图像处理的定义，然后简要介绍其在我国的应用现状。
5. 图像表示和存储有哪些方式？
图像表示是将图像转化为计算机可以理解和处理的数据形式，常见的有像素矩阵、二值矩阵等；图像存储则是将图像数据保存到计算机或其他存储设备中，常见的有文件存储、网络存储等。
思路
：对于此类问题，需要列举出常见的表示和存储方式。
6. 什么是颜色空间？
颜色空间是一个描述图像颜色的数学模型，它规定了色彩的取值范围、颜色之间的变换关系等。常见的颜色空间有 RGB、HSV、LAB 等。
思路
：首先解释颜色空间的定义，然后介绍不同颜色空间的特点和应用。
7. 如何进行图像滤波？
图像滤波是去除图像中噪声和异常像素的一种技术，其目的是提高图像质量。常见的图像滤波方法有低通滤波、高通滤波、带阻滤波等。
思路
：对于此类问题，需要详细描述不同的滤波方法和其作用。
8. 什么是二值化？如何进行二值化处理？
二值化是将图像中的像素值设定为0或255的一种技术，其目的是简化图像、突出重要信息。二值化处理的方法有多种，如逐像素二值化、区域生长法等。
思路
：首先解释二值化的定义和作用，然后详细介绍不同的二值化处理方法。
9. 什么是形态学处理？
形态学处理是一种基于图像局部特性的图像处理技术，其目的是对图像中的物体进行操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。
思路
：对于此类问题，需要清晰明了地描述形态学处理的概念和常用操作。
10. 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络（CNN）是一种基于神经网络的目标检测算法，其特点是能够有效地处理图像数据，并在不需要特征工程的情况下实现较好的性能。
思路
：首先解释卷积神经网络的定义和特点，然后简要介绍其在目标检测领域的应用。
