2025年P(guān)ython圖像處理試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.下列哪個函數(shù)用于在圖像中繪制一個矩形？

A.cv2.rectangle()

B.cv2.line()

C.cv2.circle()

D.cv2.ellipse()

2.以下哪個庫提供了圖像處理的算法？

A.numpy

B.matplotlib

C.OpenCV

D.TensorFlow

3.在OpenCV中，如何將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖？

A.cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

B.cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

C.cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

D.cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

4.以下哪個函數(shù)可以用于檢測圖像中的邊緣？

A.cv2.Canny()

B.cv2.GaussianBlur()

C.cv2.HoughLines()

D.cv2.findContours()

5.如何在OpenCV中讀取圖像？

A.cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

B.cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)

C.cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_ANYCOLOR)

D.cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

6.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于在圖像中繪制一個圓形？

A.cv2.rectangle()

B.cv2.line()

C.cv2.circle()

D.cv2.ellipse()

7.如何在圖像中添加文字？

A.cv2.putText()

B.cv2.rectangle()

C.cv2.line()

D.cv2.ellipse()

8.以下哪個函數(shù)可以用于在圖像中添加一個ROI區(qū)域？

A.cv2.rectangle()

B.cv2.line()

C.cv2.circle()

D.cv2.ellipse()

9.在OpenCV中，以下哪個函數(shù)可以用于模糊圖像？

A.cv2.Canny()

B.cv2.GaussianBlur()

C.cv2.HoughLines()

D.cv2.findContours()

10.如何在OpenCV中檢測圖像中的直線？

A.cv2.Canny()

B.cv2.GaussianBlur()

C.cv2.HoughLines()

D.cv2.findContours()

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些是Python圖像處理中常用的庫？

A.OpenCV

B.PIL/Pillow

C.NumPy

D.Matplotlib

E.TensorFlow

2.在OpenCV中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的幾何變換？

A.cv2.resize()

B.cv2.rotate()

C.cv2.flip()

D.cv2.threshold()

E.cv2.copyMakeBorder()

3.以下哪些是圖像處理中的濾波方法？

A.高斯模糊

B.中值濾波

C.雙邊濾波

D.形態(tài)學(xué)濾波

E.顏色空間轉(zhuǎn)換

4.在OpenCV中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的閾值處理？

A.cv2.threshold()

B.cv2.adaptiveThreshold()

C.cv2.Canny()

D.cv2.findContours()

E.cv2.HoughLines()

5.以下哪些是圖像處理中常用的形態(tài)學(xué)操作？

A.按鈕腐蝕

B.按鈕膨脹

C.形態(tài)學(xué)梯度

D.形態(tài)學(xué)開運算

E.形態(tài)學(xué)閉運算

6.以下哪些是圖像處理中的特征檢測方法？

A.SIFT

B.SURF

C.ORB

D.HOG

E.DCT

7.在OpenCV中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的邊緣檢測？

A.cv2.Canny()

B.cv2.Sobel()

C.cv2.Laplacian()

D.cv2.findContours()

E.cv2.HoughLines()

8.以下哪些是圖像處理中的顏色空間？

A.RGB

B.HSV

C.YUV

D.BGR

E.CMYK

9.在OpenCV中，以下哪些函數(shù)可以用于圖像的圖像融合？

A.cv2.addWeighted()

B.cv2.bitwise_and()

C.cv2.bitwise_or()

D.cv2.bitwise_xor()

E.cv2.bitwise_not()

10.以下哪些是圖像處理中的圖像分割方法？

A.閾值分割

B.區(qū)域生長

C.邊緣檢測

D.水平集方法

E.圖像金字塔

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，支持多種編程語言，包括Python。（）

2.在OpenCV中，cv2.imread()函數(shù)可以讀取圖像并自動轉(zhuǎn)換為灰度圖。（）

3.cv2.Canny()函數(shù)用于在圖像中檢測邊緣，其閾值參數(shù)是一個單一的值。（）

4.形態(tài)學(xué)濾波操作不會改變圖像的大小。（）

5.SIFT（尺度不變特征變換）是一種用于圖像特征檢測的算法。（）

6.在OpenCV中，cv2.threshold()函數(shù)可以用于二值化圖像。（）

7.圖像的像素值范圍是從0到255，其中0代表黑色，255代表白色。（）

8.雙邊濾波是一種結(jié)合了高斯模糊和邊緣保持特性的濾波方法。（）

9.在OpenCV中，cv2.findContours()函數(shù)可以用于檢測圖像中的輪廓。（）

10.RGB顏色空間中的R、G、B分別代表紅色、綠色和藍(lán)色通道。（）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述OpenCV中圖像閾值處理的基本原理和常用方法。

2.解釋形態(tài)學(xué)操作中的“膨脹”和“腐蝕”操作對圖像的影響。

3.描述SIFT算法的基本步驟和特點。

4.說明如何在OpenCV中使用cv2.addWeighted()函數(shù)進(jìn)行圖像融合。

5.列舉三種常用的圖像分割方法，并簡要說明其原理。

6.簡述如何使用OpenCV中的cv2.HoughLinesP()函數(shù)檢測圖像中的直線。

試卷答案如下

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.A

解析思路：cv2.rectangle()函數(shù)用于在圖像中繪制矩形。

2.C

解析思路：OpenCV是專門用于計算機視覺的庫。

3.A

解析思路：cv2.cvtColor()函數(shù)可以將圖像從一種顏色空間轉(zhuǎn)換為另一種。

4.A

解析思路：cv2.Canny()函數(shù)用于檢測圖像中的邊緣。

5.B

解析思路：cv2.imread()函數(shù)可以以不同的方式讀取圖像。

6.C

解析思路：cv2.circle()函數(shù)用于在圖像中繪制圓形。

7.A

解析思路：cv2.putText()函數(shù)用于在圖像上添加文字。

8.A

解析思路：cv2.rectangle()函數(shù)可以用于在圖像中添加一個矩形ROI。

9.B

解析思路：cv2.GaussianBlur()函數(shù)用于對圖像進(jìn)行高斯模糊。

10.C

解析思路：cv2.HoughLines()函數(shù)用于檢測圖像中的直線。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.ABCD

解析思路：這些庫都是Python中用于圖像處理的常用庫。

2.ABC

解析思路：這些函數(shù)都用于圖像的幾何變換。

3.ABCD

解析思路：這些是常見的圖像濾波方法。

4.AB

解析思路：cv2.threshold()和cv2.adaptiveThreshold()用于閾值處理。

5.ABCDE

解析思路：這些都是形態(tài)學(xué)操作。

6.ABCD

解析思路：這些是常用的特征檢測算法。

7.ABC

解析思路：這些函數(shù)用于邊緣檢測。

8.ABCDE

解析思路：這些是圖像處理中常用的顏色空間。

9.ABCDE

解析思路：這些函數(shù)用于圖像融合。

10.ABCDE

解析思路：這些是圖像分割的方法。

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.√

解析思路：OpenCV支持Python等語言。

2.×

解析思路：cv2.imread()讀取圖像時默認(rèn)為BGR格式。

3.×

解析思路：cv2.Canny()有兩個閾值參數(shù)。

4.√

解析思路：形態(tài)學(xué)操作不改變圖像大小。

5.√

解析思路：SIFT是一種特征檢測算法。

6.√

解析思路：cv2.threshold()用于二值化圖像。

7.√

解析思路：像素值范圍是從0到255。

8.√

解析思路：雙邊濾波結(jié)合了高斯模糊和邊緣保持。

9.√

解析思路：cv2.findContours()用于檢測輪廓。

10.√

解析思路：RGB顏色空間包括紅、綠、藍(lán)通道。

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.閾值處理的基本原理是設(shè)置一個閾值，將圖像中的像素值分為兩個等級，高于閾值的像素設(shè)置為高亮度（通常是白色），低于閾值的像素設(shè)置為低亮度（通常是黑色）。常用方法包括全局閾值和自適應(yīng)閾值。

2.腐蝕操作是通過將圖像中的前景像素點向周圍鄰域擴散來實現(xiàn)的，它會減少圖像中的噪聲和細(xì)節(jié)。膨脹操作則是將圖像中的前景像素點向周圍鄰域擴展，這會增加圖像中的連接區(qū)域。

3.SIFT算法的基本步驟包括：尺度空間極值檢測、關(guān)鍵點定位、關(guān)鍵點方向分配、關(guān)鍵點匹配。SIFT算法的特點是魯棒性強，不受光照和視角變化的影響。

4.cv2.addWeighted()函數(shù)用于圖像融合，它可以通過指定不同的權(quán)重將兩個圖像或圖像的一部分進(jìn)行加權(quán)求和。函數(shù)原型為cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma)。

5.三種常用的圖像分割方法包括：閾值分割、區(qū)域生長和邊緣檢測。閾值分割是根據(jù)像素值將圖像分為前景和背景。區(qū)域生長是找到前景像素并擴展到相鄰的前景像素。邊緣檢測是通過檢測圖像中像素強度的變化