超星机器视觉技术及应用课后答案(学习通2023课后作业答案)
第1讲单元测验题
1、超星一帧视频图像由640*400个像素组成，机器技术及其灰度级如果用8bit的视觉二进制数表示，那么一帧视频的用课数据量为多少？
A、256000bit
B、后答2048000byte
C、案学2048000bit
D、习通6144000bit
2、课后数字图像处理相对于模拟图像处理的作业优点有：
A、精度高
B、答案再现性好
C、超星图像采集环境要求高
D、机器技术及通用性好
3、视觉数字图像处理的用课特点有：
A、处理信息量大
B、后答占用频带较宽
C、像素相关性大
D、处理的效果评价受人的主观影响较大
4、以下方面属于数字图像处理的应用有：
A、语言翻译机
B、人脸识别
C、视频监控
D、智能机器人
5、本课程研究的图像是二维的，是三维景物在二维平面上的投影
6、图像占用的带宽与语音占用的带宽大小相当，属于相同数量级
第1讲单元作业
1、简要说明数字图像处理的目的。
第2讲 数字图像处理的基础-第1周
第2讲单元测验题
1、已知某个像素点P的坐标为（25，10），则其4邻域包含如下像素：
A、（24，10）
B、（24，9）
C、（26，10）
D、（25，9）
2、已知某个像素点P的坐标为（25，10），则其对角邻域包含如下像素：
A、（24，10）
B、（24，9）
C、（26，9）
D、（24，11）
3、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（26，15）和（20，23），则p和q之间城市街区距离为：
4、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（26，15）和（20，23），则p和q之间欧式距离为：
5、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（26，15）和（20，23），则p和q之间棋盘距离为：
第2讲单元作业
1、简述人的视觉成像的基本原理
学习通机器视觉技术及应用
随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术在图像处理、自动驾驶、智能安防、医疗影像等领域得到了广泛的应用。学习通机器视觉技术及应用，对于从事相关行业的人员来说非常重要。
机器视觉技术的发展历程
机器视觉技术最早出现于20世纪60年代，当时主要用于工业自动化控制，随着图像处理技术的不断发展和计算机性能的提高，机器视觉技术得以快速发展。目前，机器视觉技术已经应用于多个领域，成为人工智能领域中不可或缺的一部分。
机器视觉技术的应用
在图像处理领域，机器视觉技术可以用于图像去噪、图像分割、图像增强等方面。在自动驾驶领域，机器视觉技术可以用于障碍物识别、道路识别等方面。在智能安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、智能监控等方面。在医疗影像领域，机器视觉技术可以用于病变检测、影像分析等方面。
机器视觉技术的学习路径
学习视觉技术需要具备一定的编程和数学基础，建议先学习Python编程语言和数学基础知识。接着可以学习图像处理、机器学习和深度学习相关知识，最后可以深入学习计算机视觉领域的知识。
Python编程语言
Python是一种易于学习的高级编程语言，广泛用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。对于机器视觉技术的学习来说，Python是一种很好的编程语言选择。
Python的基础语法
Python的基础语法涵盖了数据类型、变量、表达式、条件语句、循环语句等内容。
Python的常用库
Python的常用库包括Numpy、Scipy、Matplotlib、Pillow、OpenCV等。
数学基础知识
数学基础知识对于学习机器视觉技术非常重要，包括线性代数、概率论、统计学等内容。
线性代数
线性代数是机器学习和计算机视觉领域中最重要的数学分支之一，包括向量、矩阵、特征值和特征向量等概念。
概率论
概率论是机器学习中最重要的数学基础之一，包括贝叶斯定理、高斯分布等内容。
图像处理
图像处理是机器视觉技术中非常重要的一个环节，包括图像去噪、图像分割、图像增强等内容。
图像去噪
图像去噪是图像处理中最基础的一个环节，常用的算法包括中值滤波、均值滤波等。
图像分割
图像分割是图像处理中的一个重要环节，常用的算法包括基于阈值的分割算法、基于边缘的分割算法等。
机器学习和深度学习
机器学习和深度学习是机器视觉技术中的重要知识领域，包括线性回归、逻辑回归、神经网络、卷积神经网络等内容。
线性回归
线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于建立输入与输出之间的线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是机器学习中常用的分类算法之一，用于处理离散型输出变量的情况。
神经网络
神经网络是深度学习中的核心算法之一，是一种模拟人类神经系统的计算模型。
卷积神经网络
卷积神经网络是深度学习中的重要算法之一，主要用于图像识别、自然语言处理等领域。
计算机视觉
计算机视觉是机器视觉技术中的一个重要领域，包括目标检测、人脸识别、姿态估计等内容。
目标检测
目标检测是计算机视觉中重要的一个环节，常用的算法包括RCNN、Fast R-CNN、YOLO等。
人脸识别
人脸识别是计算机视觉中常用的算法之一，常用的算法包括Eigenface、Fisherface、LBPH等。
姿态估计
姿态估计是计算机视觉中的一个重要领域，主要用于人体姿态估计、物体位姿估计等。
学习通机器视觉技术课程推荐
学习通是一个在线学习平台，提供了大量的机器视觉技术相关课程，以下是一些课程推荐：
Python编程入门与实践
该课程主要介绍了Python编程语言的基础知识和常用库的使用，是学习机器视觉技术的入门课程之一。
深度学习入门与实践
该课程主要介绍了深度学习的基础知识和常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
计算机视觉与深度学习实战
该课程主要介绍了计算机视觉和深度学习的实战应用，包括目标检测、人脸识别、姿态估计等常用应用场景。
总结
学习通机器视觉技术及应用，需要具备一定的编程和数学基础，建议先学习Python编程语言和数学基础知识，再深入学习图像处理、机器学习和深度学习等领域的知识，并且通过学习在线课程来加强实践能力，以提高自身的机器视觉技术水平。
