2026下半年计算机视觉工程师（OpenCV实战）案例解析.doc

2026下半年计算机视觉工程师（OpenCV实战）案例解析

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
（总共10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在括号内）
w1. 以下关于OpenCV中图像读取函数cv::imread的说法，正确的是（ ）
A. 只能读取彩色图像
B. 读取的图像默认是灰度模式
C. 第二个参数决定图像的读取方式，如CV_LOAD_IMAGE_COLOR表示彩色读取
D. 读取失败时返回空指针
答案：C

w2. 在OpenCV中，用于图像显示的函数是（ ）
A. cv::imwrite
B. cv::namedWindow
C. cv::imshow
D. cv::waitKey
答案：C

w3. 以下哪种滤波方式可以有效去除图像中的高斯噪声？（ ）
A. 均值滤波
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 双边滤波
答案：C

w4. OpenCV中进行图像边缘检测的常用算法是（ ）
A. Harris角点检测
B. Canny边缘检测
C. SURF特征检测
D. ORB特征检测
答案：B

w5. 关于图像阈值处理，cv::threshold函数的参数中，用于指定阈值类型的是（ ）
A. 第一个参数
B. 第二个参数
C. 第三个参数
D. 第四个参数
答案：D

w6. 在OpenCV中，用于图像几何变换的函数不包括（ ）
A. cv::resize
B. cv::rotate
C. cv::warpAffine
D. cv::cvtColor
答案：D

w7. 以下哪种特征描述子对光照变化比较敏感？（ ）
A. SIFT
B. SURF
C. ORB
D. BRISK
答案：A

w8. OpenCV中用于图像直方图计算的函数是（ ）
A. cv::calcHist
B. cv::equalizeHist
C. cv::compareHist
D. cv::threshold
答案：A

w9. 当使用cv::VideoCapture读取视频时，以下哪个函数用于获取视频的帧率？（ ）
A. get
B. set
C. read
D. release
答案：A

w10. 在进行图像匹配时，常用的方法不包括（ ）
A. 模板匹配
B. 特征点匹配
C. 直方图匹配
D. 颜色空间转换匹配
答案：D

第II卷（非选择题 共70分）
w11. （10分）简述OpenCV中图像滤波的作用，并举例说明均值滤波、中值滤波和高斯滤波的特点及适用场景。
均值滤波是对邻域内像素值求平均来达到平滑图像的目的，适用于去除高斯噪声等均匀噪声，能使图像变模糊；中值滤波是取邻域内像素的中值替换中心像素，对椒盐噪声等脉冲噪声去除效果好，对图像细节破坏小；高斯滤波是基于高斯函数对图像进行加权平均，能有效去除高斯噪声，同时较好地保留图像边缘，是一种常用的平滑滤波方法。

w12. （15分）请描述OpenCV中Canny边缘检测算法的步骤，并说明如何通过调整该算法的参数来控制边缘检测的效果。
Canny边缘检测算法步骤：首先用高斯滤波器对图像进行平滑处理；然后计算图像的梯度幅值和方向；接着对梯度幅值进行非极大值抑制，得到细化的边缘；最后通过双阈值处理和边缘连接，确定最终的边缘。可以通过调整高斯滤波器的参数（如核大小、标准差）来控制平滑程度，进而影响边缘检测的准确性；调整双阈值的大小来决定边缘的取舍，大阈值会减少边缘数量，小阈值会增加边缘数量，从而控制边缘检测的效果。

w13. （15分）现有一张彩色图像，要求将其转换为灰度图像，并对灰度图像进行直方图均衡化处理，然后显示处理后的图像。请写出使用OpenCV实现上述操作的代码。
```cpp
include <opencv2/opencv.hpp>
include <iostream>

int main() {
cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
if (image.empty()) {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}

cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

cv::Mat equalizedImage;
cv::equalizeHist(grayImage, equalizedImage);

cv::imshow("Equalized Image", equalizedImage);
cv::waitKey(0);

return 0;
}
```

w14. （15分）材料：在图像识别应用中，需要对一系列包含物体的图像进行特征提取和匹配，以确定物体的类别。假设我们有一组已知物体的模板图像，以及待识别的测试图像。请描述一种基于特征点匹配的图像识别方法，包括如何提取特征点、如何进行匹配以及如何根据匹配结果确定物体类别。
提取特征点可以使用SIFT、SURF、ORB等算法。对于提取后的特征点，计算其描述子。匹配时，通过计算描述子之间的距离（如汉明距离），采用最近邻搜索等方法找到最匹配的特征点对。统计匹配成功的特征点数量占总特征点数量的比例等。若比例超过一定阈值，则认为匹配成功，根据模板图像对应的物体类别确定测试图像中物体的类别。

w15. （15分）材料：在视频监控场景中，需要对视频中的运动目标进行检测和跟踪。请描述一种基于背景减除的运动目标检测方法，包括如何建立背景模型、如何检测运动目标以及如何进行目标跟踪。
建立背景模型可以采用均值背景模型等方法，不断更新背景图像的均值等参数。检测运动目标时，将当前帧与背景模型相减，通过阈值处理得到二值化图像，进而提取出运动目标区域。进行目标跟踪可以利用目标的轮廓、质心等信息，通过卡尔曼滤波等算法预测目标下一帧的位置，根据预测结果在后续帧中寻找匹配的目标区域，实现对运动目标的持续跟踪。