考题列表
- 判断题 HOG特征是一种基于模板匹配的行人检测方法。
- 判断题 块归一化（Block Normalization）是HOG特...
- 判断题 由于HOG特征的计算复杂度较高，因此它不适合用于实时行人检测系统。
- 判断题 HOG特征提取过程中，每个像素点的梯度方向和大小都是通过其周...
- 判断题 HOG特征主要依赖于图像的灰度信息，而不是颜色信息。
- 判断题 轮廓的简化通常使用Douglas-Peucker算法（或类似...
- 判断题 轮廓的凸包检测是通过计算轮廓中所有点的凸组合来完成的。
- 判断题 OpenCV中的cv2.findContours（）函数可以...
- 判断题 轮廓检测是图像分割的一种技术，它主要用于识别和提取图像中的形状边界。
- 判断题 如果图像中的瓶口部分被遮挡或模糊，Hough圆检测算法将无法...
- 判断题 在使用Hough圆检测时，累加器的分辨率越高，检测到的圆就越...
- 判断题 Hough圆检测算法能够自动确定图像中圆的数量，无需用户指定。
- 判断题 累加器空间中的峰值数量直接等于图像中检测到的圆的数量，无需任...
- 判断题 Hough变换圆检测算法在处理前通常需要对图像进行边缘检测，...
- 判断题 累加器中的峰值数量直接对应于图像中圆的数量。
- 判断题 Hough圆检测算法在检测到多个圆时，可能会因为圆之间的重叠...
- 判断题 Hough圆检测算法对图像中的噪声完全不敏感。
- 判断题 在Hough圆检测中，累加器空间的大小直接决定了算法能够检测...
- 判断题 Hough圆检测算法能够直接应用于彩色图像，而无需先进行灰度...
- 判断题 全局直方图均衡化后，图像的直方图将呈现一个接近均匀分布的形状。
- 判断题 全局直方图均衡化适用于所有类型的图像，包括噪声非常多的图像。
- 判断题 在进行全局直方图均衡化之前，通常需要将图像转换为灰度图像。
- 判断题 全局直方图均衡化可以显著提高图像的对比度和亮度，但可能会引入...
- 判断题 全局直方图均衡化能够确保图像中的所有灰度级在均衡化后都均匀分布。
- 判断题 边缘检测后，通常不再需要对图像进行后续处理，因为边缘信息已经...
- 判断题 Canny边缘检测算法通过单阈值处理来确定最终的边缘。
- 判断题 Sobel算子是通过计算图像中每个像素的水平和垂直梯度，并取...
- 判断题 所有边缘检测算法都能在无噪声干扰的图像上完美工作。
- 判断题 边缘提取是图像处理中用于识别图像中物体边界的一种重要技术。
- 判断题 直方图均衡化是一种可逆的图像增强技术，即可以通过某种方式完全...
- 判断题 直方图均衡化会改变图像的亮度分布，但不会改变图像中的像素值顺序。
- 判断题 在彩色图像上进行直方图均衡化时，通常需要对每个颜色通道（如R...
- 判断题 直方图均衡化是通过拉伸图像的灰度级范围来增强对比度的。
- 判断题 直方图均衡化总是能够显著提高图像的对比度，无论原始图像的直方...
- 判断题 高斯滤波器的权重系数只与像素到中心点的距离有关，与方向无关。
- 判断题 高斯滤波器的标准差σ越大，图像的平滑效果越明显。
- 判断题 中值滤波通过计算邻域内像素值的平均值来替换中心像素。
- 判断题 中值滤波能够保留图像的边缘信息，因为它不会引入新的模糊。
- 判断题 在中值滤波中，邻域大小的选择对滤波效果没有影响。
- 判断题 中值滤波是一种线性滤波方法，用于去除图像噪声。
