logo

Crowdly

Browser

Додати до Chrome

Методи цифрової обробки зображень

Шукаєте відповіді та рішення тестів для Методи цифрової обробки зображень? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для Методи цифрової обробки зображень в exam.nuwm.edu.ua.

Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)

{

    Mat src = imread("image_threshold.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    imshow("Original image", src);

    Mat dst;

    threshold(dst, src, 0, 255, THRESH_BINARY);

    imwrite("image_threshold.jpg", dst);

    imshow("Threshold image", dst);

    waitKey(0);

    destroyAllWindows();

    return 0;

}

Вкажіть номер рядка, в якому допущено помилку, у коді комп’ютерної програми мовою C++, в якій за допомогою бібліотеки OpenCV до файлу з іменем “image.png” з поточної папки здійснюється застосування бінарного порогового перетворення при thresh_value = 0 та max_value = 255 та збереження результату у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:

0%
100%
0%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

import numpy as np

image = cv2.imread('blob.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('Original', image)

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

params.minThreshold = 0

params.maxThreshold = 255

params.filterByArea = True

params.minArea = 1000

params.filterByColor = True

params.blobColor = 0

params.filterByCircularity = True

...

params.filterByConvexity = True

params.minConvexity = 0.67

params.filterByInertia = True

params.minInertiaRatio = 0.01

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

keypoints = detector.detect(image)

image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:

0%
100%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

import numpy as np

image = cv2.imread('blob.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('Original', image)

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

params.minThreshold = 0

...

params.filterByArea = True

params.minArea = 1000

params.filterByColor = True

params.blobColor = 0

params.filterByCircularity = True

params.minCircularity = 0.5

params.filterByConvexity = True

params.minConvexity = 0.67

params.filterByInertia = True

params.minInertiaRatio = 0.01

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

keypoints = detector.detect(image)

image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:

0%
100%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

class Image:

    def __init__(self):

        self.image = None

    def read(self, path, flag):

        self.image = cv2.imread(path, flag)

    def show(self, caption = 'Image'):

        cv2.imshow(caption, self.image)

    def write(self, path):

        cv2.imwrite(path, self.image)

    def threshold(self, thresh, max_value, thresh_const):

        th, dst = cv2.threshold(self.image, thresh, max_value, thresh_const)

        self.image = dst

    def __del__(self):

        cv2.waitKey(0)

        cv2.destroyAllWindows()

def main():

    src = Image()

    src.read('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    src.show('Origin image')

    ...

    src.write('image_threshold.jpg')

    src.show('Threshold image')

    del src

if __name__ == '__main__':

    main()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування інвертованого бінарного порогового перетворення при thresh_value = 127 та max_value = 255 та зберігала результат у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:

Переглянути це питання

import cv2

src = cv2.imread('image.ipg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('Original image', src)

dst = cv2.threshold(src, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imwrite('image_threshold.jpg', dst)

cv2.imshow('Threshold image', dst)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Вкажіть номери рядків, в яких допущено помилки, у коді комп’ютерної програми мовою Python, в якій за допомогою бібліотеки OpenCV до файлу з іменем “image.png” з поточної папки здійснюється застосування бінарного порогового перетворення при thresh_value = 0 та max_value = 255 та збереження результату у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:

0%
100%
0%
0%
0%
100%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

import numpy as np

image = cv2.imread('blob.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('Original', image)

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

params.minThreshold = 0

params.maxThreshold = 255

params.filterByArea = True

params.minArea = 1000

params.filterByColor = True

params.blobColor = 0

params.filterByCircularity = True

params.minCircularity = 0.5

params.filterByConvexity = True

params.minConvexity = 0.67

params.filterByInertia = True

...

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

keypoints = detector.detect(image)

image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:

0%
0%
100%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

class Image:

    def __init__(self):

        self.image = None

    def read(self, path, flag):

        self.image = cv2.imread(path, flag = 0)

    def show(self, caption = 'Image'):

        cv2.imshow(caption, self.image)

    ...

        cv2.imwrite(path, self.image)

    def threshold(self, thresh, max_value, thresh_const):

        th, dst = cv2.threshold(self.image, thresh, max_value, thresh_const)

        self.image = dst

    def __del__(self):

        cv2.waitKey(0)

        cv2.destroyAllWindows()

def main():

    src = Image()

    src.read('image.png')

    src.show('Origin image')

    src.threshold(0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    src.write()

    src.show('Threshold image')

    del src

if __name__ == '__main__':

    main()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування бінарного порогового перетворення при thresh_value = 0 та max_value = 255 та зберігала результат у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:

0%
0%
100%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)

{

    Mat image = imread("blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    imshow("Original", image);

    SimpleBlobDetector::Params params;

    params.minThreshold = 0;

    params.maxThreshold = 255;

    params.filterByColor = true;

    params.blobColor = 0;

    params.filterByArea = true;

    ...

    params.filterByCircularity = true;

    params.minCircularity = 0.5;

    params.filterByConvexity = true;

    params.minConvexity = 0.67;

    params.filterByInertia = true;

    params.minInertiaRatio = 0.01;

    vector <KeyPoint> keypoints;

    SimpleBlobDetector detector(params);

    detector.detect(image, keypoints);

    Mat image_with_keypoints;

    drawKeypoints(image, keypoints, image_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255),

                             DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    imshow("Keypoints", image_with_keypoints);

    waitKey(0);

    destroyAllWindows();

    return 0;

}

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:

100%
0%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

cv2.imshow('Original', image)

...

image_blur = cv2.GaussianBlur(image_gray, (3, 3), 0)

image_edges = cv2.Sobel(src = img_blur, ddepth = cv2.CV_64F, dx = 1, dy = 1, ksize = 5)

cv2.imwrite('image_edges.jpg', image_edges)

cv2.imshow('Sobel Edge Detection', image_edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.jpg” з поточної папки застосування Sobel Edge Detection для виявлення країв об’єктів та зберігала результат у файлі з іменем “image_edges.jpg” у поточній папці:

0%
100%
0%
0%
0%
0%
Переглянути це питання

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)

{

    Mat image = imread("blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    imshow("Original", image);

    SimpleBlobDetector::Params params;

    params.minThreshold = 0;

    params.maxThreshold = 255;

    params.filterByColor = true;

    params.blobColor = 0;

    params.filterByArea = true;

    params.minArea = 1000;

    params.filterByCircularity = true;

    params.minCircularity = 0.5;

    params.filterByConvexity = true;

    ...

    params.filterByInertia = true;

    params.minInertiaRatio = 0.01;

    vector <KeyPoint> keypoints;

    SimpleBlobDetector detector(params);

    detector.detect(image, keypoints);

    Mat image_with_keypoints;

    drawKeypoints(image, keypoints, image_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255),

                             DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    imshow("Keypoints", image_with_keypoints);

    waitKey(0);

    destroyAllWindows();

    return 0;

}

Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:

0%
0%
0%
100%
0%
Переглянути це питання

Хочете миттєвий доступ до всіх перевірених відповідей на exam.nuwm.edu.ua?

Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!

Browser

Додати до Chrome

TelegramInstagramTikTokQuestion Bank
Умови використанняЗв'яжіться з нами