第四章 计算机视觉基础1：主要讲解计算机视觉的基础内容，还有相关的实际操作演示，其包括：相机的标定原理；图像畸变和畸变矫正原理；图像的区域特征、直线特征和点特征；特征匹配。4.1相机的标定:简介相机的标定原理。[单选题]通过固定的路径在MATLAB中可以读取此路径中的全部图像信息并进行图像处理。（ ） 选项:[错, 对]
4.2图像畸变和畸变矫正:简介图像畸变和畸变矫正原理，并通过Matlab/Python实例矫正图像畸变。
4.3图像的特征:简介图像的特征。
4.4区域特征:简介区域特征，并通过Matlab/Python实例提取区域特征。
4.5直线特征:简介直线特征的概念。
4.6点特征:简介点特征的概念。
4.7特征匹配:简介相机的标定原理，并通过Matlab/Python+Opencv实例演示特征匹配。
[单选题]相机输出的图像数据的大小和机器人所需要的指令数据的大小通常是严重不对等的。（ ） 选项:[对, 错]
[多选题]SIFT算法目前典型的应用包括（ ）。 选项:[物体识别
, 机器人定位于导航
, 图像拼接
, 声音识别
]
[多选题]MATLAB支持的特征点检测函数有（ ）。 选项:[DetectCheckerPoints()
, SURFPoints()
, cornerPoints()
, BRISKPoints()
]
[多选题]在OpenCV中可用的角点检测有（ ）。 选项:[ORB
, 哈里斯角点检测
, Shi-Tomasi角点检测
, SURF
]
[单选题]在MATLAB中，我们可以选择不同的图像通道来进行图像处理。（ ）选项:[错, 对]
[单选题]在MATLAB/Python+OpenCV中，我们可以选择不同的图像通道来进行图像处理。（ ）选项:[对, 错]
温馨提示支付 ￥3.00 元后可查看付费内容,请先翻页预览!
