百度计算机视觉中级考试理论模拟：实战与算法详解

计算机视觉理论模拟题涵盖了多个关键概念，旨在测试对计算机视觉技术的理解。首先，单选题部分考察了基本的图像处理技术： 1. 形态学操作是计算机视觉中的基础，其中腐蚀操作会减少图像边缘的像素，而题中描述的“得到图像内部的小孔或前景中的小黑点”符合腐蚀操作的效果，对应选项A。 2. 形态学结构元素通常是非结构化的，可以是任意形状，这对应于选项D，即可以是任何形状。 3. SIFT算法（尺度不变特征变换）是一种广泛使用的特征检测和描述算法，它提取的特征包括特征点、尺度和方向，但不包括通道数，因此选项D是正确答案。 4. 在OpenCV中，定义结构元素通常使用`getStructuringElement()`函数，此选项为D。 5. 卷积神经网络（CNN）中的卷积层参数解释，3×4卷积中的3指代的是卷积核的宽，选项C。 6. 图像搜索涉及以图搜图的功能，productSearch接口支持的是图片搜索功能，对应选项C。 7. 高斯金字塔的向上采样是为了增加图像分辨率，OpenCV中`pyrUp()`函数用于这一操作，所以选项D正确。 8. 图像匹配时，计算描述符（Descriptors）用于衡量两张图像的相似性，是最简单的匹配方法，选项D是正确的。 9. 图像匹配算法的选择包括ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）等，题目没有明确提到具体算法，但从选项看，可能是ORB或BRIEF，这里假设为ORB，因为SIFT通常用于关键点检测，而Brute-Force匹配一般用于穷举搜索，选项A。 10. 深度学习是一种强大的工具，可以处理多种类型的数据，如图像、语音和文本，选项D概括了这一点。 11. 训练过程可视化有助于观察模型学习过程，发现隐藏层的变化、梯度趋势和识别规律，选项B和A都与之相关，但更全面的是B，强调了隐藏层的规律。 这些题目综合考察了计算机视觉的基础理论、图像处理、特征提取、卷积神经网络、图像搜索、金字塔处理、特征匹配以及深度学习的应用，对于准备计算机视觉中级考试的学生来说，理解和掌握这些知识点至关重要。