2020年上海市高等学校信息技术水平考试试卷 四级 人工智能（视觉技术方向 模拟卷） （本试卷考试时间 150 分钟） 一、单选题 ( 本大题 16 道小题 ，每小题 1 分，共 16 分），从下面题目给出的A、B、C、D四个可供选择的答案中选择一个正确答案。 1.在回归模型中，下列____在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。 A.多项式阶数 B.更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C.使用常数项 D.增加数据量 2.A和B分别代表两个事件，如果P(A, B)降低，同时P(A)上升，____是正确的。 A.P(B|A)降低 B.P(A|B)降低 C.P(B)降低 D.P(B)上升

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matlab建立汽车模型代码Traffic_Light_Classifier 介绍 交通灯分类器使用计算机视觉技术为交通灯图像构建分类器！ 给定的交通灯图像数据集，其中三个灯之一亮：红色、黄色或绿色。 分类步骤 在提供的笔记本中，我们将对这些图像进行预处理，提取有助于区分不同类型图像的特征，并使用这些特征将交通灯图像分为三类：红色、黄色或绿色。 任务将分为几个部分： 加载和可视化数据。 任何分类任务的第一步都是熟悉数据； 我们需要加载交通灯的图像并将它们可视化！ 预处理。 输入图像和输出标签需要标准化； 即所有的输入应该是相同类型的数据和相同的大小，输出应该是一个数字标签。 这样，我们可以使用相同的程序分析所有输入图像，并且我们知道最终对新图像进行分类时会期望什么输出。 预处理的标准化图像 特征提取。 我将从每张图像中提取一些特征，用于区分和分类这些图像。 特征应该是一维向量，甚至是单个值，提供有关图像的一些信息，可以帮助将其分类为红色、黄色或绿色交通灯。 特征提取步骤示例 分类和可视化错误。 最后，我们将编写一个函数，使用我们的特征对任何交通灯图像进行分类。 此函数将接收图像并输出标

TwinCAT Vision 机器视觉技术入门

在路上找到车道线 概述 开车时，我们会用眼睛来决定要去的地方。 道路上的线条向我们显示了车道的位置，这是我们始终指引车辆驶向何处的参考。 自然，在开发自动驾驶汽车时，我们要做的第一件事就是使用算法自动检测车道线。 在这个项目中，您将使用Python和OpenCV检测图像中的车道线。 OpenCV意思是“开源计算机视觉”，它是一个软件包，其中包含许多用于分析图像的有用工具。 为了完成该项目，将提交两个文件：一个包含项目代码的文件和一个包含简要说明您的解决方案的文件。 我们已经包括模板文件将同时用于和.The代码文件被称为P1.ipynb和书面记录模板writeup_template.md 为了满足项目中的规范，请查看的要求 创建出色的论文 对于此项目，出色的论文应针对的“反射”部分提供详细的响应。 反思包括三个部分： 描述管道 找出任何缺点 提出可能的改进建议 我们鼓励在您的文章中使

唇语识别系统使用机器视觉技术，从图像中连续识别出人脸，判断其中正在说话的人，提取此人连续的口型变化特征，随即将连续变化的特征输入到唇语识别模型中，识别出讲话人口型对应的发音，随后根据识别出的发音，计算出可能性最大的自然语言语句。

时尚是我们向世界展示自己的方式，已经成为世界上最大的产业之一。时尚主要通过视觉来传达，因此近年来受到了计算机视觉研究者的广泛关注。

书籍：《三维计算机视觉技术和算法导论》陆军，董晓瑞 译（密码：www.linuxprobe.com）