2025年事業(yè)單位招聘考試綜合類專業(yè)能力測試試卷（計算機類）——計算機視覺技術解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本部分共25題，每題1分，共25分。在每題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將正確選項字母填涂在答題卡相應位置。）1.計算機視覺技術的基本目標是什么？A.讓計算機能夠“看”并理解圖像和視頻B.增強圖像的分辨率C.制造更高級的相機D.研究人眼的結構2.以下哪一項不是計算機視覺系統(tǒng)常見的任務？A.圖像分類B.物體檢測C.人臉識別D.圖像壓縮3.數(shù)字圖像處理中的顏色模型RGB是什么意思？A.紅綠藍三原色B.紅綠藍三原色的亮度值C.紅綠藍三原色的亮度值和飽和度D.紅綠藍三原色的亮度值和色調4.在圖像處理中，什么是噪聲？A.圖像中的隨機干擾B.圖像中的高斯干擾C.圖像中的邊緣增強D.圖像中的顏色增強5.圖像濾波的主要目的是什么？A.去除圖像中的噪聲B.增強圖像的細節(jié)C.調整圖像的亮度D.調整圖像的對比度6.什么是邊緣檢測？A.檢測圖像中的邊緣B.檢測圖像中的噪聲C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理7.Sobel算子主要用于什么？A.邊緣檢測B.圖像平滑C.圖像銳化D.圖像增強8.什么是模板匹配？A.在圖像中查找特定模板B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理9.什么是特征點檢測？A.檢測圖像中的關鍵點B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理10.SIFT特征點具有哪些優(yōu)點？A.穩(wěn)定性好B.對旋轉不敏感C.對縮放不敏感D.以上都是11.什么是特征描述子？A.用于描述圖像特征的向量B.用于檢測圖像特征的算法C.用于增強圖像特征的濾鏡D.用于壓縮圖像特征的算法12.什么是特征匹配？A.在兩幅圖像中匹配特征點B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理13.什么是RANSAC算法？A.一種隨機抽樣一致性算法B.一種邊緣檢測算法C.一種顏色增強算法D.一種紋理增強算法14.什么是相機標定？A.確定相機的內部參數(shù)B.確定相機的外部參數(shù)C.確定相機的內部和外部參數(shù)D.確定相機的顏色參數(shù)15.什么是多視圖幾何？A.研究從多個視角觀察物體的幾何關系B.研究圖像的幾何關系C.研究物體的幾何關系D.研究相機的幾何關系16.什么是立體視覺？A.利用兩臺相機從不同視角觀察物體B.利用一臺相機從不同角度觀察物體C.利用多臺相機從同一視角觀察物體D.利用一臺相機從同一角度觀察物體17.什么是三維重建？A.從二維圖像中恢復三維場景B.從三維場景中生成二維圖像C.增強圖像的分辨率D.調整圖像的亮度18.什么是運動恢復結構（SfM）？A.從多個視角的圖像中恢復場景的結構和運動B.從一個視角的圖像中恢復場景的結構C.從一個視角的圖像中恢復場景的運動D.從多個視角的圖像中恢復相機的運動19.什么是深度學習？A.一種機器學習方法B.一種圖像處理方法C.一種計算機視覺方法D.一種特征提取方法20.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）？A.一種用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡B.一種用于圖像檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡C.一種用于圖像增強的神經(jīng)網(wǎng)絡D.一種用于圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡21.什么是生成對抗網(wǎng)絡（GAN）？A.一種生成圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡B.一種檢測圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡C.一種增強圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡D.一種分割圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡22.什么是目標檢測？A.在圖像中定位并分類物體B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理23.什么是目標跟蹤？A.在視頻序列中跟蹤物體的運動B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理24.什么是圖像分割？A.將圖像劃分為不同的區(qū)域B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理25.什么是語義分割？A.將圖像劃分為具有語義信息的區(qū)域B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理二、多項選擇題（本部分共15題，每題2分，共30分。在每題列出的五個選項中，有兩個或兩個以上是符合題目要求的，請將正確選項字母填涂在答題卡相應位置。）1.計算機視覺技術的主要應用領域有哪些？A.醫(yī)學圖像分析B.自動駕駛C.安防監(jiān)控D.人機交互E.圖像編輯2.數(shù)字圖像處理的基本步驟有哪些？A.圖像采集B.圖像預處理C.圖像增強D.圖像分析E.圖像存儲3.圖像濾波的常用方法有哪些？A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.Sobel濾波E.Canny濾波4.邊緣檢測的常用算法有哪些？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Laplace算子E.Roberts算子5.特征點檢測的常用算法有哪些？A.SIFTB.SURFC.ORBD.Harris角點E.FAST6.特征描述子的常用方法有哪些？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOGE.LBP7.特征匹配的常用算法有哪些？A.RANSACB.FLANNC.Brute-ForceD.KNNE.SIFT8.相機標定的常用方法有哪些？A.張正友標定法B.廣角相機標定C.立體相機標定D.雙目相機標定E.多目相機標定9.立體視覺的常用方法有哪些？A.雙目立體視覺B.三目立體視覺C.多目立體視覺D.立體匹配E.三維重建10.運動恢復結構（SfM）的常用方法有哪些？A.BundleAdjustmentB.Multi-ViewStereoC.StructurefromMotionD.MotionfromStructureE.SparseBundleAdjustment11.深度學習的常用模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）E.支持向量機（SVM）12.目標檢測的常用方法有哪些？A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOD.SSDE.FasterR-CNN13.目標跟蹤的常用方法有哪些？A.光流法B.卡爾曼濾波C.MeanshiftD.粒子濾波E.相似度匹配14.圖像分割的常用方法有哪些？A.超像素分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊界的分割D.基于閾值的分割E.基于學習的分割15.語義分割的常用方法有哪些？A.FCNB.U-NetC.DeepLabD.MaskR-CNNE.VGG16三、判斷題（本部分共20題，每題1分，共20分。請判斷下列敘述的正誤，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）1.計算機視覺技術就是讓機器具備和人一樣vision的能力?！?.數(shù)字圖像就是用數(shù)字表示的模擬圖像?！?.圖像濾波只能去除噪聲，不能增強圖像?！?.邊緣檢測就是找出圖像中所有像素的邊緣?！?.SIFT特征點在圖像旋轉后會發(fā)生改變?！?.特征描述子是用來描述圖像整體特征的?！?.RANSAC算法主要用于特征匹配?！?.相機標定只需要知道相機的內部參數(shù)?！?.立體視覺就是從兩個不同角度看同一個物體。×10.運動恢復結構（SfM）只能用于靜態(tài)場景。×11.深度學習是計算機視覺的唯一方法?！?2.目標檢測就是找出圖像中所有物體的位置和類別?！?3.目標跟蹤就是一直跟蹤同一個物體。×14.圖像分割就是將圖像分成不同的區(qū)域。√15.語義分割就是區(qū)分圖像中的不同物體?！?6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）只能用于圖像分類?！?7.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以生成新的圖像?！?8.雙目立體視覺需要兩臺相機?！?9.三維重建就是從二維圖像中恢復物體的三維形狀。√20.計算機視覺技術不能用于自動駕駛?！了摹⒑喆痤}（本部分共10題，每題3分，共30分。請簡要回答下列問題。）1.簡述數(shù)字圖像處理的基本步驟。圖像采集（獲取原始圖像），圖像預處理（如去噪、增強），圖像增強（突出圖像特征），圖像分析（提取圖像信息），圖像存儲（保存處理后的圖像）。2.簡述圖像濾波的作用。去除圖像中的噪聲，平滑圖像，增強圖像的邊緣和細節(jié)。3.簡述SIFT特征點的特點。穩(wěn)定性好，對旋轉、縮放、光照變化不敏感，能描述圖像局部特征。4.簡述特征匹配的步驟。提取兩幅圖像的特征點，計算特征點之間的相似度，根據(jù)相似度匹配特征點。5.簡述相機標定的目的。確定相機的內部參數(shù)（如焦距、主點）和外部參數(shù)（如相機在場景中的位置和姿態(tài)）。6.簡述立體視覺的基本原理。利用兩臺相機從不同視角觀察同一個物體，通過匹配左右圖像的特征點，計算物體的三維深度信息。7.簡述運動恢復結構（SfM）的基本步驟。從多個視角的圖像中提取特征點，匹配特征點，利用匹配結果計算場景的三維結構和相機的運動軌跡。8.簡述深度學習的優(yōu)勢。能自動學習圖像特征，不需要人工設計特征，泛化能力強。9.簡述目標檢測的基本步驟。提取圖像特征，利用分類器判斷每個位置是否包含目標，如果是，則輸出目標的位置和類別。10.簡述圖像分割與語義分割的區(qū)別。圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，語義分割是區(qū)分圖像中的不同物體，并給每個區(qū)域分配語義標簽。五、論述題（本部分共3題，每題10分，共30分。請詳細回答下列問題。）1.論述計算機視覺技術的發(fā)展歷程。計算機視覺技術的發(fā)展經(jīng)歷了早期的圖像處理階段，主要關注圖像的灰度變換、濾波等操作；接著是特征提取階段，主要關注提取圖像的邊緣、角點等特征；然后是模板匹配階段，主要利用模板匹配方法進行物體識別；再后來是機器學習階段，利用機器學習方法進行圖像分類、目標檢測等任務；最后是深度學習階段，利用深度學習方法取得了顯著的成果，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中取得了突破性進展。未來，計算機視覺技術將繼續(xù)發(fā)展，與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術深度融合，應用于更廣泛的領域。2.論述特征點檢測在計算機視覺中的重要性。特征點檢測是計算機視覺中的基礎技術，它能夠提取圖像中的關鍵點，這些關鍵點具有穩(wěn)定的特征，對旋轉、縮放、光照變化不敏感，可以作為圖像匹配、三維重建、相機標定等任務的基準。特征點檢測的準確性直接影響后續(xù)任務的性能，因此，特征點檢測算法的研究具有重要的意義。目前，常用的特征點檢測算法有SIFT、SURF、ORB等，這些算法各有優(yōu)缺點，需要根據(jù)具體應用場景選擇合適的算法。3.論述深度學習在計算機視覺中的應用。深度學習是近年來計算機視覺領域的重要技術，它在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中取得了顯著的成果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是深度學習中最常用的模型，它能夠自動學習圖像特征，不需要人工設計特征，因此，它能夠處理復雜多樣的圖像數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以生成新的圖像，它在圖像生成、圖像修復等任務中具有廣泛的應用。深度學習還在三維重建、相機標定等任務中取得了進展，未來，深度學習將繼續(xù)發(fā)展，與更多技術融合，應用于更廣泛的領域。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.A解析：計算機視覺技術的基本目標是讓計算機能夠“看”并理解圖像和視頻，這是其核心任務和最終目的。2.D解析：圖像壓縮屬于圖像處理范疇，而非計算機視覺系統(tǒng)的主要任務。計算機視覺更關注圖像的理解和分析。3.A解析：RGB是數(shù)字圖像處理中常用的顏色模型，代表紅綠藍三原色，通過這三種顏色的組合可以表示各種顏色。4.A解析：噪聲是圖像中的隨機干擾，會affect圖像質量，需要通過濾波等方法去除。5.A解析：圖像濾波的主要目的是去除圖像中的噪聲，提高圖像質量。6.A解析：邊緣檢測是檢測圖像中的邊緣，這些邊緣通常代表物體輪廓或紋理變化。7.A解析：Sobel算子主要用于邊緣檢測，通過計算圖像的梯度來檢測邊緣。8.A解析：模板匹配是在圖像中查找特定模板，判斷模板在圖像中的位置。9.A解析：特征點檢測是檢測圖像中的關鍵點，這些關鍵點具有穩(wěn)定的特征，可以作為圖像匹配的基準。10.D解析：SIFT特征點具有穩(wěn)定性好、對旋轉不敏感、對縮放不敏感等優(yōu)點。11.A解析：特征描述子是用于描述圖像特征的向量，能夠表示圖像的局部特征。12.A解析：特征匹配是在兩幅圖像中匹配特征點，通常用于圖像拼接、目標跟蹤等任務。13.A解析：RANSAC算法是一種隨機抽樣一致性算法，常用于特征匹配中去除誤匹配。14.C解析：相機標定是確定相機的內部和外部參數(shù)，包括焦距、主點、相機姿態(tài)等。15.A解析：多視圖幾何研究從多個視角觀察物體的幾何關系，是三維重建的基礎。16.A解析：立體視覺利用兩臺相機從不同視角觀察物體，通過匹配左右圖像的特征點計算物體的三維深度信息。17.A解析：三維重建是從二維圖像中恢復三維場景，包括物體的形狀、位置等信息。18.A解析：運動恢復結構（SfM）是從多個視角的圖像中恢復場景的結構和運動，包括場景的三維結構和相機的運動軌跡。19.A解析：深度學習是一種機器學習方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習數(shù)據(jù)特征。20.A解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過卷積層自動學習圖像特征。21.A解析：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以生成新的圖像，通過生成器和判別器的對抗訓練生成逼真的圖像。22.A解析：目標檢測是在圖像中定位并分類物體，通常使用邊界框標注物體的位置。23.A解析：目標跟蹤是在視頻序列中跟蹤物體的運動，保持對同一物體的連續(xù)跟蹤。24.A解析：圖像分割是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域代表圖像的不同部分。25.A解析：語義分割是將圖像劃分為具有語義信息的區(qū)域，區(qū)分圖像中的不同物體。二、多項選擇題答案及解析1.ABCDE解析：計算機視覺技術的主要應用領域包括醫(yī)學圖像分析、自動駕駛、安防監(jiān)控、人機交互、圖像編輯等。2.ABCDE解析：數(shù)字圖像處理的基本步驟包括圖像采集、圖像預處理、圖像增強、圖像分析、圖像存儲。3.ABC解析：圖像濾波的常用方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波。4.ABCDE解析：邊緣檢測的常用算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Laplace算子、Roberts算子。5.ABCD解析：特征點檢測的常用算法包括SIFT、SURF、ORB、Harris角點。6.ABCDE解析：特征描述子的常用方法包括SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP。7.ABCDE解析：特征匹配的常用算法包括RANSAC、FLANN、Brute-Force、KNN、SIFT。8.ABCDE解析：相機標定的常用方法包括張正友標定法、廣角相機標定、立體相機標定、雙目相機標定、多目相機標定。9.ABCD解析：立體視覺的常用方法包括雙目立體視覺、三目立體視覺、多目立體視覺、立體匹配。10.ABC解析：運動恢復結構（SfM）的常用方法包括BundleAdjustment、Multi-ViewStereo、StructurefromMotion。11.ABCDE解析：深度學習的常用模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）、支持向量機（SVM）。12.ABCDE解析：目標檢測的常用方法包括R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD、FasterR-CNN。13.ABCDE解析：目標跟蹤的常用方法包括光流法、卡爾曼濾波、Meanshift、粒子濾波、相似度匹配。14.ABCDE解析：圖像分割的常用方法包括超像素分割、基于區(qū)域的分割、基于邊界的分割、基于閾值的分割、基于學習的分割。15.ABCDE解析：語義分割的常用方法包括FCN、U-Net、DeepLab、MaskR-CNN、VGG16。三、判斷題答案及解析1.√解析：計算機視覺技術就是讓機器具備和人一樣vision的能力，通過圖像和視頻來感知和理解世界。2.√解析：數(shù)字圖像就是用數(shù)字表示的模擬圖像，通過像素矩陣來表示圖像的灰度或顏色信息。3.×解析：圖像濾波不僅可以去除噪聲，還可以增強圖像的邊緣和細節(jié)，提高圖像的可視性。4.×解析：邊緣檢測不是找出圖像中所有像素的邊緣，而是檢測圖像中像素值變化較大的區(qū)域，通常代表物體輪廓。5.×解析：SIFT特征點在圖像旋轉后不會發(fā)生改變，因為SIFT特征點具有旋轉不變性。6.×解析：特征描述子是用來描述圖像局部特征的，而不是整體特征。7.×解析：RANSAC算法主要用于幾何模型估計，如相機標定、立體匹配等，而不是特征匹配。8.×解析：相機標定需要知道相機的內部參數(shù)和外部參數(shù)，內部參數(shù)描述相機本身的特性，外部參數(shù)描述相機在場景中的位置和姿態(tài)。9.×解析：立體視覺不是從兩個不同角度看同一個物體，而是利用兩臺相機從不同視角觀察同一個物體，通過匹配左右圖像的特征點計算物體的三維深度信息。10.×解析：運動恢復結構（SfM）可以用于動態(tài)場景，通過匹配圖像中的運動特征點來恢復場景的結構和相機的運動軌跡。11.×解析：深度學習是計算機視覺中的一種方法，但不是唯一方法，還有傳統(tǒng)計算機視覺方法等。12.√解析：目標檢測就是找出圖像中所有物體的位置和類別，通常使用邊界框標注物體的位置，并給出物體的類別標簽。13.×解析：目標跟蹤不一定是持續(xù)跟蹤同一個物體，可能需要跟蹤多個物體，或者在某些情況下放棄跟蹤。14.√解析：圖像分割就是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域代表圖像的不同部分，可以是像素級、超像素級或語義級。15.×解析：語義分割不僅區(qū)分圖像中的不同物體，還區(qū)分物體內部的各個區(qū)域，并給每個區(qū)域分配語義標簽。16.×解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）不僅可以用于圖像分類，還可以用于圖像檢測、語義分割、目標跟蹤等多種任務。17.√解析：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以生成新的圖像，通過生成器和判別器的對抗訓練生成逼真的圖像。18.√解析：雙目立體視覺需要兩臺相機從不同視角觀察同一個物體，通過匹配左右圖像的特征點計算物體的三維深度信息。19.√解析：三維重建是從二維圖像中恢復三維場景，包括物體的形狀、位置等信息，可以用于生成三維模型或地圖。20.×解析：計算機視覺技術可以用于自動駕駛，通過識別道路、車輛、行人等信息來輔助駕駛決策。四、簡答題答案及解析1.簡述數(shù)字圖像處理的基本步驟。答案：數(shù)字圖像處理的基本步驟包括圖像采集、圖像預處理、圖像增強、圖像分析、圖像存儲。解析：圖像采集是獲取原始圖像的過程，通常使用相機或其他傳感器進行采集；圖像預處理是對原始圖像進行去噪、增強等操作，以提高圖像質量；圖像增強是對圖像進行亮度、對比度、飽和度等方面的調整，以突出圖像特征；圖像分析是對圖像進行特征提取、目標檢測、分割等操作，以提取圖像信息；圖像存儲是將處理后的圖像保存到存儲設備中，以便后續(xù)使用。2.簡述圖像濾波的作用。答案：圖像濾波的作用是去除圖像中的噪聲，平滑圖像，增強圖像的邊緣和細節(jié)。解析：圖像濾波是通過數(shù)學運算對圖像進行平滑處理，可以去除圖像中的噪聲，提高圖像質量；同時，圖像濾波還可以增強圖像的邊緣和細節(jié)，使圖像更加清晰。3.簡述SIFT特征點的特點。答案：SIFT特征點的特點是穩(wěn)定性好，對旋轉、縮放、光照變化不敏感，能描述圖像局部特征。解析：SIFT特征點是通過檢測圖像中的關鍵點并計算其描述子來得到的，這些關鍵點具有穩(wěn)定的特征，對旋轉、縮放、光照變化不敏感，可以作為圖像匹配的基準；SIFT特征點的描述子能夠描述圖像的局部特征，具有較強的魯棒性。4.簡述特征匹配的步驟。答案：特征匹配的步驟包括提取兩幅圖像的特征點，計算特征點之間的相似度，根據(jù)相似度匹配特征點。解析：特征匹配是在兩幅圖像中匹配特征點，通常用于圖像拼接、目標跟蹤等任務；首先，需要提取兩幅圖像的特征點，如SIFT特征點；然后，計算特征點之間的相似度，如歐氏距離、余弦相似度等；最后，根據(jù)相似度匹配特征點，去除誤匹配，得到正確的匹配結果。5.簡述相機標定的目的。答案：相機標定的目的是確定相機的內部參數(shù)和外部參數(shù)。解析：相機標定是確定相機的內部參數(shù)（如焦距、主點）和外部參數(shù)（如相機在場景中的位置和姿態(tài)），以提高圖像處理的精度；內部參數(shù)描述相機本身的特性，如焦距、主點等