技能测试问题和答案:测试图像处理数据科学家的25个问题

2017年10月27日 由 xiaoshan.xiang 发表 245906 0
1)将以下图像格式匹配到正确的频道数。
灰度
RGB
I.1个通道
II.2个通道
III.3个通道
IV.4个通道
A)RGB - > I,灰度-> III
B)RGB - > IV,灰度-> II
C)RGB - > III,灰度 - > I
D)RGB - > II,灰度 - > I
答案:C
灰度图像的每个像素都有一个数字(number),并被存储为m×n矩阵,而彩色图像的每个像素有3个数字(number) - 红,绿和蓝亮度(RGB)。
2)假设你必须旋转图像。图像旋转只通过特定矩阵对图像进行乘法,以获得新的变换图像。

人工智能学习
为了简单起见,我们考虑将图像中的坐标(1,0)旋转到坐标(0,1),我们必须乘以下列哪个矩阵?
A)人工智能学习
B)人工智能学习
C)人工智能学习
D)人工智能学习
答案:C
计算将是这样的:
[[0],[1]] = [[0,-1],[1,0]] x [1,0]
3)[判断对错]可以使用线性滤波器模糊图像。
A)对
B)错
答案:B
模糊比较过滤器中的相邻像素并使其平滑。为此,不能使用线性滤波器。
4)处理计算机视觉问题时,以下哪项是挑战?
A)由于几何变化引起的变化(如位姿,比例等)
B)由于光度因素的变化(如照明,表现等)
C)图像遮挡
D)以上所有
答案:D
所有上述选项都是计算机视觉中的挑战。
5)假设给出了下面的图像。

人工智能学习

我们的任务是分割图像中的对象。其中一个简单的方法是根据像素的强度来表示图像,并根据值对它们进行聚类。这样,我们得到了这种结构。

人工智能学习

假设我们选择k-means聚类来解决问题,那么从强度图的肉眼检查来看,k的适当值是多少?
A)1
B)2
C)3
D)4
答案:C
将创建三个聚类:圆中的点,正方形中的点和这两个对象外的点。
6)人工智能学习

在此图像中,你可以找到标记为红色的边界。哪种不连续的形式形成了这种边界?

A)深度不连续性
B)表面颜色不连续性
C)光照不连续
D)以上都不是
答案:A
椅子和墙壁远离彼此,导致图像中的边界。
7)图像处理中的有限差分滤波器非常易受噪声影响。为了应对这种情况,可以使用以下哪些方法使噪声最小化?
A)缩小取样图像
B)将图像从RGB转换为灰度
C)平滑图像
D)以上都不是
答案:C
平滑通过强迫像素更像相邻像素来减少噪音。
8)图像的宽度和高度为100×100。图像中的每个像素都可以具有灰度的颜色,即值。该图像需要多少空间用于存储?
注意:没有压缩。
A)2,5,600,000
B)25,60,000
C)2,56,000
D)8,00,000
E)80,000
F)8,000
答案:E
答案将为8x100x100,因为需要8比特来表示0-256的数字。
9)[判断对错]量化图像将减少存储所需的内存量。
A)对
B)错
答案:A
上述句子是正确的。
10)假设我们有一个灰度图像,该图像中大多数像素值相同。我们可以用什么来压缩图像的大小?
A)在字典中编码具有相同值的像素
B)编码像素值的顺序
C)不能进行压缩
答案:A
编码相同的像素值将大大减少存储的大小
11)[判断对错] JPEG是一种有损图像压缩技术。

A)对
B)错
答案:A
JPEG是有损压缩技术,原因是使用了量化。

12)给定图像只有2个像素并且每个像素有3个可能的值,可以形成图像直方图的数量是多少?
A)3
B)6
C)9
D)12
答案:C
直方图的数量可能是9。
13)假设我们有一个1D图像,该图像的值为[2,5,8,5,2]
现在我们在大小为3的图像上应用平均滤波器。最后一秒像素的值是多少?
A)值将保持不变
B)值会增加2
C)值将减少2
D)以上都不是
答案:A
(8 + 5 + 2)/ 3等于5,所以没有变化。
14)fMRI(磁共振成像)是一种技术,在该技术中,当受试者随着时间的推移执行一些认知任务时,获得大脑的容积扫描。fMRI输出信号的维数是多少?
A)1D
B)2D
C)3D
D)以上都不是
答案:C
上述问题提到了“容积扫描”,所以它是一个3D扫描。
15)使用以下哪种方法作为边缘检测的模型拟合方法?
A)SIFT
B)高斯检测器的差异
C)RANSAC
D)以上都不是
答案:C
RANSAC用于在边缘检测中找到最佳拟合线。
16)假设我们有一个嘈杂的图像。图像中的这种噪声称为椒盐噪声。

人工智能学习

[判断对错]中值滤波技术是图像降噪的最佳方法。
A)对
B)错
答案:A
中值滤波技术可以有效降低噪声。
17)如果我们用下面给出的矩阵来卷积图像,原始和修改后的图像之间是什么关系?

人工智能学习

A)图像将向右移1像素
B)图像将向下移动1像素
C)图像将向左移动1像素
D)图像将向上移动1像素
答案:A
18)以下哪一个是锐化图像的正确方法?
A)用单位矩阵卷积图像
从原始图像中减去结果图像
将上述结果添加回原始图像
B)平滑图像
从原始图像中减去平滑图像
将上述结果添加回原始图像
C)平滑图像
将该平滑图像添加回原始图像
D)以上都不是
答案:B
选项B是锐化图像的正确方法
19)下面给出的图像是信号执行两个操作。你能识别出是哪两个操作吗?

人工智能学习
A)操作1是信号f和信号g之间的相关,而操作2是施加到信号f和信号g的卷积函数
B)操作1是施加到信号f和信号g的卷积函数,而操作2是信号f和信号g之间的相关
答案:A
相关和卷积是两种不同的方法,会得到不同的结果。卷积定义有多少信号重叠,而相关则试图找出信号之间的关系。
20)[判断对错]通过使用模板匹配以及相关性,可以构建电视遥控的视觉系统。
A)对
B)错
答案:A

这是计算机视觉中交叉相关的一个很好的例子。参考论文“交互式计算机图形的计算机视觉”作者W.Freeman等人。
21)假设你正在创建一个面部检测器,将选择以下哪些特征来创建面部检测器?
1.虹膜,眉毛和下巴的位置
2.布尔特征:是否微笑
3.脸的定向角
4.人是坐着还是站立
A)1,2
B)1,3
C)1,2,3
D)1,2,3,4
答案:B
选项1,3是问题的相关特征,但2,4可能不是。
22)以下哪一个是图像中低层次要素的示例?
A)HOG
B)SIFT
C)HAAR特征
D)以上所有
答案:D
以上都是低层次要素的例子。
23)在颜色表的RGBA模式中,A代表什么?
A)图像深度
B)颜色强度
C)图像的不透明度
D)以上都不是
答案:C
通过将A作为RGB中的第四个参数来引入不透明度。
24)在Otsu阈值技术中,通过不相关的阈值点来消除噪音,并保留不表示噪声的点。

人工智能学习
在给出的图像中,你会将阈值放在哪一点上?
A)A
B)B
C)C
D)D
答案:B
直线B可以捕捉图像中的大部分噪音。
25)以下哪种数据扩充技术可以用于对象识别问题?
A)水平翻转
B)尺度变换
C)图像缩放
D)以上所有
答案:D
以上所有的技术都可以用于数据扩充。
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