计算机视觉与人工智能相结合：目标检测与图像处理基础题

最新推荐文章于 2025-07-21 09:34:35 发布
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本文探讨了计算机视觉和人工智能中的目标检测与图像处理，通过四个编程题目介绍图像二值化、模糊处理、边缘检测和目标检测的基本概念，提供源代码帮助读者深入理解和应用相关知识。

计算机视觉与人工智能相结合：目标检测与图像处理基础题

在计算机视觉和人工智能领域中，目标检测和图像处理是两个重要的研究方向。本文将通过一系列编程题目，帮助读者深入理解目标检测和图像处理的基础知识，并提供相应的源代码。

问题一：图像二值化
给定一幅灰度图像，将其转换为二值图像，即黑白图像。请编写一个函数，实现图像二值化的功能。

import cv2

def binaryzation(image):
    # 灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY
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2018网易计算机视觉笔试实习生编程题
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软件测试面试之常见编程算法笔试题
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但该位置的最大跳跃长度是 0 ， 所以你永远不可能到达最后一个位置。assert delBString('测试asdqwe','we') == '测试asdq'assert delBString('测试asdqwe','测试') == 'asdqwe'解释: 第一个 '*' 可以匹配空字符串, 第二个 '*' 可以匹配字符串 "dce".但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。' 可以匹配 'c', 但第二个 'a' 无法匹配 'b'。你可以假设每个输入只对应唯一的答案，而且你不可以重复使用相同的元素。
百度2019校招计算机视觉方向
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stroll
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