1. 图像是由什么组成的？
A. 像素和颜色 B. 字符和字体 C. 数字和字母 D. 音频和视频
2. 图像的分辨率是什么？
A. 表示图像中像素的数量 B. 表示图像的宽度和高度 C. 表示图像的尺寸 D. 表示图像的帧率
3. GIF图像的帧 rate是多少？
A. 24 fps B. 30 fps C. 36 fps D. 48 fps
4. JPEG图像的压缩方式是什么？
A. 有损压缩 B. 无损压缩 C. 半失真压缩 D. 全文压缩
5. 什么是灰度图像？
A. 包含 only灰度信息的图像 B. 包含 both彩色和灰度信息的图像 C. 只有彩色信息而没有灰度信息的图像 D. 含有 a 段和 b 段的图像
6. 色彩空间是什么？
A. 一种将颜色映射到灰度的方法 B. 一种将灰度映射到颜色的方法 C. 将 rgb 颜色空间转换为灰度颜色空间的方法 D. 一种将彩色图像转换为灰度图像的方法
7. RGB 颜色空间的三个原色是什么？
A. 红、绿、蓝 B. 橙、黄、紫 C. 黄、绿、蓝 D. 蓝、红、黄
8. 请问亮度和对比度有什么区别？
A. 亮度是颜色深浅，对比度是颜色差异 B. 亮度是颜色明暗，对比度是颜色分离程度 C. 亮度是颜色亮度，对比度是颜色清晰度 D. 亮度是颜色鲜艳度，对比度是颜色饱和度
9. 什么是图像去噪？
A. 去除图像中的噪声 B. 增加图像中的噪声 C. 增强图像中的纹理 D. 降低图像的分辨率
10. 图像滤波是一种什么操作？
A. 对图像进行平滑处理 B. 对图像进行锐化处理 C. 对图像进行降噪处理 D. 对图像进行边缘检测处理
11. 在特征提取与匹配中，常用的特征匹配算法有：
A. 暴力匹配 B. FLANN匹配 C. HOG匹配 D. SIFT匹配
12. 特征点提取的方法中，以下哪种方法是一种常用的方法？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. HOG
13. 下列哪种算法不属于特征匹配算法？
A. 暴力匹配 B. FLANN匹配 C. HOG匹配 D. 核函数匹配
14. 在SIFT特征匹配过程中，以下哪个参数是用来表示关键点的 descriptor长度的？
A. query_size B. salt_size C. key_size D. response_size
15. FLANN匹配算法中，以下哪个参数决定了搜索范围的大小？
A. k B. metric C. search_param D. threshold
16. HOG特征提取算法的核心思想是什么？
A. 局部方向梯度 B. 局部分布函数 C. 积分核 D. 随机抽样
17. 在ORB特征匹配算法中，以下哪个选项可以提高匹配速度？
A. 使用多个ORB树 B. 使用哈希表 C. 使用局部敏感哈希 D. 减少匹配过程
18. 对于一个给定的 SIFT 特征点，以下哪个选项是不正确的？
A. 特征点是局部敏感的 B. 特征点可以在任何位置出现 C. 特征点的 descriptor 是固定的长度 D. 可以使用高斯模板匹配来计算 descriptor 的相似性
19. 在深度学习中，以下哪种神经网络结构适合用于特征提取？
A. 卷积神经网络 (CNN) B. 循环神经网络 (RNN) C. 递归神经网络 ( Recurrent Neural Network ) D. 自编码器 (AE)
20. 以下哪种算法不是常用的特征提取与匹配算法？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. HOG
21. 在目标检测中，以下哪种方法是一种常用的方法？
A. 滑动窗口 B. 基于深度学习的目标检测 C. 特征提取和匹配 D. 线性回归
22. 滑动窗口法中，窗体会随着什么移动以覆盖整个图像？
A. 按照图像的尺寸逐渐缩小 B. 按照一定的速度向右或向左移动 C. 按照图像的尺寸逐渐放大 D. 随机移动
23. 以下哪种算法不是基于深度学习的目标检测方法？
A. R-CNN B. Fast R-CNN C. Faster R-CNN D. SSD
24. 以下哪种方法可以提高目标检测的准确性？
A. 使用更多的训练数据 B. 使用更深的卷积神经网络 C. 调整超参数 D. 使用数据增强技术
25. 特征匹配的主要目的是什么？
A. 确定两幅图像中的物体位置 B. 判断两幅图像是否属于同一物体 C. 计算两幅图像之间的相似度 D. 识别图像中的物体
26. 以下哪种类型的特征点最适合用于目标检测？
A. 角点 B. 边缘点 C. 纹理点 D. 颜色点
27. 基于深度学习的目标检测中，以下哪个步骤是正确的？
A. 将图像输入到网络中 B. 通过卷积层提取特征 C. 将特征传递给全连接层进行分类 D. 通过最大值操作得到检测结果
28. 以下哪种深度学习模型可以用于目标检测？
A. 卷积神经网络（CNN） B. 循环神经网络（RNN） C. 生成对抗网络（GAN） D. 转移随机神经网络（TRNN）
29. 滑动窗口法中，以下哪种策略可以帮助减少计算量？
A. 采用更大的窗口 B. 只更新需要检测的目标区域 C. 使用多线程处理 D. 减少图像分辨率
30. 在目标检测中，以下哪种评价指标可以用来衡量模型的性能？
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D. 精度
31. 在跟踪任务中，哪种算法是最常用的？
A. 滑动窗口法 B. 基于卡尔曼滤波的跟踪 C. 基于深度学习的跟踪 D. 所有上述方法
32. 以下哪一种特征提取方法是最常用的？
A. 特征点提取方法 B. 描述子提取与匹配 C. 基于卡尔曼滤波的跟踪 D. 所有上述方法
33. 滑动窗口法的优点包括哪些？
A. 计算效率高 B. 对光照变化不敏感 C. 可以实现实时跟踪 D. 所有上述优点
34. 卡尔曼滤波的主要作用是？
A. 进行特征匹配 B. 估计状态 C. 实现实时跟踪 D. 所有上述作用
35. 在基于深度学习的跟踪方法中，以下哪一项是不正确的？
A. 卷积神经网络（CNN）可以用于特征提取 B. 循环神经网络（RNN）可以用于特征匹配 C. 基于深度学习的跟踪方法通常具有较高的实时性 D. 以上都是
36. 对于动态场景中的跟踪任务，哪种方法最为有效？
A. 滑动窗口法 B. 基于卡尔曼滤波的跟踪 C. 基于深度学习的跟踪 D. 以上都是
37. 在特征提取方面，描述子方法相对于特征点方法的优缺点是什么？
A. 描述子方法具有更高的计算复杂度，但提取的特征更具有表意性 B. 特征点方法具有更高的计算复杂度，但提取的特征更具鲁棒性 C. 描述子方法对光照变化不敏感，而特征点方法对尺度变化不敏感 D. 以上都是
38. 以下哪一项不是深度学习在跟踪任务中的应用？
A. 卷积神经网络（CNN） B. 循环神经网络（RNN） C. 生成对抗网络（GAN） D. 以上都是
39. 在实现跟踪系统的过程中，哪种算法可以提高跟踪精度？
A. 使用多个 tracker 进行联合跟踪 B. 使用 deeper 的 CNN 模型提取特征 C. 使用数据增强技术增加训练样本 D. 以上都是
40. 在计算机视觉领域中，以下哪一项是跟踪任务的一种常见应用场景？
A. 视频监控 B. 自动驾驶 C. 无人机航拍图像分析 D. 所有上述应用场景
41. 在三维视觉中，常用的相机标定方法有几种？
A. 棋盘格标定法 B. checkerboard标定法 C. 基于模板的标定法 D. 基于深度学习的标定法
42. 以下哪种立体视觉算法不依赖于深度图像？
A. Structure from Motion (SfM) B. Multi-View Stereo C. Depth Estimation D. Monocular Vision
43. 在双目立体视觉中，基线距离的定义是什么？
A. 两幅图像之间的距离 B. 左右两个摄像头的焦距之和 C. 左右两个图像的特征点之间的距离 D. 左右两个图像之间的像素值差异
44. 以下哪种深度估计方法是基于多肉的？
A. DeepLabv3 B. PointNet C. Faster R-CNN D. ResNet
45. 什么是三维重建？它是如何通过多个视角的图像来恢复物体的三维模型的？
A. 通过计算物体表面点的深度来恢复 B. 通过将物体表面的点和其背后的点对齐来恢复 C. 通过最小二乘法求解相机的内部参数和外部参数来恢复 D. 通过训练神经网络来进行
46. 在计算机视觉中，什么是光流？它有什么作用？
A. 光线的移动方向 B. 图像序列的变化速度 C. 图像的灰度级变化 D. 物体形状的变化
47. 在三维视觉中，为了减少计算复杂度，通常会采用哪些策略？
A. 使用视差图像 B. 将三维点投影到二维平面上 C. 对物体进行简化 D. 使用多个视角的图像
48. 什么是在线深度传感器？在线深度传感器和离线深度传感器有什么区别？
A. 在线深度传感器可以在运行时收集数据，而离线深度传感器在停止运行后收集数据 B. 在线深度传感器通常具有更高的分辨率和准确性 C. 在线深度传感器通常更便宜 D. 离线深度传感器通常具有更高的计算能力
49. 什么是三维几何？三维几何是如何用于三维视觉的？
A. 描述物体的形状和大小 B. 描述物体在空间中的位置和 orientation C. 描述图像中像素的颜色和亮度 D. 描述物体表面的纹理和细节
50. 什么是在线推理？在线推理和离线推理有什么区别？
A. 在线推理是在运行时进行计算，而离线推理是在停止运行后进行计算 B. 在线推理通常涉及实时性要求较高的场景，而离线推理可以更加灵活 C. 在线推理通常具有更高的计算能力，而离线推理通常具有更高的存储容量 D. 在线推理通常可以获取实时的反馈，而离线推理通常需要等待计算完成
51. 在计算机视觉中，哪些常见的机器学习算法被用于目标检测？
A. SIFT和SURF B. HOG和SVM C. R-CNN和Fast R-CNN D. YOLO和SSD
52. 滑动窗口搜索算法的主要优点是什么？
A. 计算效率高 B. 对光照变化和尺度不变性较敏感 C. 可以实现实时目标检测 D. 适用于大规模图像处理
53. 特征匹配的作用是什么？
A. 用于降维 B. 用于表示相似性 C. 用于特征提取 D. 用于目标识别
54. 什么是深度学习？
A. 一种机器学习算法 B. 一种特征提取方法 C. 一种数据降维技术 D. 一种图像增强方法
55. 卷积神经网络（CNN）的主要特点是什么？
A. 可以处理任意形状的输入数据 B. 通过训练即可获得良好的特征表达 C. 需要大量的训练数据 D. 主要用于文本分类
56. 请问KCF算法是用来进行什么任务的？
A. 边缘检测 B. 特征匹配 C. 目标跟踪 D. 文本分类
57. 在目标检测中，R-CNN的主要缺点是什么？
A. 速度慢 B. 对小目标的检测效果不佳 C. 需要大量的训练数据 D. 不能实现多目标检测
58. 请问SSD算法是一种哪种目标检测方法？
A. 滑动窗口搜索 B. 基于深度学习的目标检测 C. 基于特征匹配的目标检测 D. 基于滑动窗口的目标检测
59. 请问Fast R-CNN的主要优点是什么？
A. 速度快 B. 适用于大规模图像处理 C. 可以实现多目标检测 D. 对光照变化和尺度不变性较敏感
60. 在计算机视觉中，哪些因素会影响目标检测的准确性？
A. lighting conditions B. occlusion C. scale D. noise level
61. 什么是计算机视觉？
A. 计算机视觉是研究如何让计算机“看”的技术 B. 计算机视觉是研究如何让机器理解图像或视频的内容 C. 计算机视觉是研究如何将人类的视觉经验转化为计算机可以处理的信息 D. 计算机视觉是研究如何让人工智能具备“看”的能力
62. 计算机视觉的基本任务是什么？
A. 物体识别 B. 场景理解 C. 图像分割 D. all of the above
63. 以下哪种算法不属于特征提取方法？
A. 边缘检测 B. 角点检测 C. HOG特征 D. SIFT特征
64. 什么是深度学习？
A. 一种传统的机器学习方法 B. 一种基于神经网络的机器学习方法 C. 一种基于规则的机器学习方法 D. 一种基于统计模型的机器学习方法
65. 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用主要体现在哪方面？
A. 图像分类 B. 目标检测 C. 图像分割 D. all of the above
66. 以下哪个算法主要用于目标检测？
A. 滑动窗口法 B. 基于卡尔曼滤波的跟踪 C. 基于深度学习的目标检测 D. 以上都不正确
67. 什么是光流？
A. 物体在图像中的运动轨迹 B. 图像中物体的形状 C. 图像的灰度分布 D. 物体在图像中的大小
68. 以下哪个技术不属于三维视觉？
A. Structure-from-Motion B. Object Tracking C. 3D Scene Reconstruction D. all of the above
69. 什么是SIFT特征？
A. 一种基于局部均值变化的颜色特征 B. 一种基于方向梯度的图像特征 C. 一种基于角点的图像特征 D. 一种基于多尺度模板匹配的特征
70. 以下哪个算法是一种基于深度学习的特征提取方法？
A. SIFT B. HOG C. CNN D. 以上都不正确二、问答题
1. 什么是计算机视觉？
2. 什么是机器学习？
3. 机器学习在计算机视觉中的应用有哪些？
4. 什么是深度学习？
5. 卷积神经网络（CNN）是什么？
6. 如何实现目标的检测和跟踪？
7. 什么是三维视觉？
8. 什么是机器视觉？
9. 什么是强化学习？
10. 如何实现人脸识别和车牌识别？
参考答案
选择题：
1. A 2. B 3. B 4. A 5. A 6. B 7. A 8. A 9. A 10. A
11. B 12. A 13. D 14. A 15. D 16. A 17. B 18. B 19. A 20. B
21. B 22. A 23. D 24. B 25. C 26. A 27. D 28. A 29. B 30. C
31. D 32. A 33. D 34. B 35. B 36. D 37. D 38. C 39. D 40. D
41. AB 42. D 43. B 44. A 45. C 46. B 47. ABC 48. AB 49. B 50. AB
51. C 52. C 53. B 54. A 55. B 56. C 57. B 58. B 59. A 60. A
61. A 62. D 63. D 64. B 65. D 66. C 67. A 68. D 69. B 70. C
问答题：
1. 什么是计算机视觉？
计算机视觉是一种通过让计算机从图像或视频中获取有价值信息的技术。它主要关注图像处理、模式识别、场景理解等方面的问题。
思路
：首先解释计算机视觉的定义，然后简要介绍其涉及的主要领域。
2. 什么是机器学习？
机器学习是让计算机自动从数据中学习和改进的能力。它使计算机能够在没有明确编程的情况下进行预测和决策。
思路
：先解释机器学习的定义，再说明其在人工智能领域的地位和作用。
3. 机器学习在计算机视觉中的应用有哪些？
机器学习在计算机视觉中的应用主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
思路
：根据机器学习在计算机视觉中的实际应用，总结归纳出不同的应用类型。
4. 什么是深度学习？
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过大量简单的神经网络层来学习复杂的特征表示。
思路
：首先解释深度学习的定义，然后阐述其与传统机器学习方法的差异。
5. 卷积神经网络（CNN）是什么？
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要用于图像识别和分类任务。它的核心思想是通过卷积操作和池化操作对图像进行特征提取。
思路
：解释卷积神经网络的名称来源和主要构成部分，然后阐述其在计算机视觉领域的优势。
6. 如何实现目标的检测和跟踪？
目标检测和跟踪的方法主要有滑动窗口法、基于特征匹配的方法和基于深度学习的方法等。
思路
：分别介绍各种方法的基本原理，然后讨论它们在实际应用中的优缺点。
7. 什么是三维视觉？
三维视觉是一种利用计算机从多个角度对物体进行感知和重建的技术。它可以用于场景理解、虚拟现实和增强现实等领域。
思路
：首先解释三维视觉的概念，然后说明其在实际应用中的重要性。
8. 什么是机器视觉？
机器视觉是一种通过让计算机从图像中获取有价值信息的技术。它主要关注图像处理、模式识别、场景理解等方面的问题。
思路
：解释机器视觉的定义，并简要介绍其发展历程。
9. 什么是强化学习？
强化学习是一种让计算机通过与环境互动来学习最佳行动策略的机器学习方法。它的目标是使计算机能够在有限时间内达到最优状态。
思路
：先解释强化学习的定义，然后说明其在计算机视觉领域的应用案例。
10. 如何实现人脸识别和车牌识别？
人脸识别和车牌识别的方法主要有特征提取、模型训练和识别算法等。其中，深度学习技术在人脸识别和车牌识别中取得了显著的效果。
思路
：分别介绍人脸识别和车牌识别的基本原理，然后讨论它们在实际应用中的优缺点，最后提及深度学习技术的作用。
