百度2017年计算机视觉笔试题---续_百度视觉算法笔试-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yyywww666/article/details/78140329

本文总结了百度2017年计算机视觉笔试的部分题目，涉及图像存储、融合方法、列表操作、顺序表操作、Python语法和散列函数等知识点，通过实例解析了各题目的答案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

多方搜寻，继续总结，考的范围不所谓不广。。。
- 存储一张大小为1024*1024,512个灰度级的图像，需要（）bit A

A. 8M
B. 32M
C. 16M
D. 64M
首先 $1024*1024=2^{20}, 512=2^9$ ，那么存储这样一幅图需要 $1024*1024*9$ bit =9Mbit，近似计算得8Mbit

金字塔分解融合法属于（）融合法 C
A. 决策级
B. 无法判断
C. 数据级
D. 特征级

图像融合层次由低到高分为四个层次：信号级、数据级、特征级、决策级

信号级融合，对未经处理的传感器输出在信号域进行混合，产生一个融合后的信号。

数据级融合又称像素级融合，包括空间域算法和变换域算法，空间域算法中又有多种融合规则方法，如逻辑滤波法，灰度加权平均法，对比调制法；变换域中又有金字塔分解融合法，小波变换法。

在特征级融合中，保证不同图像包含信息的特征，从源图像中将特征信息提取出来，这些特征信息是观察者对源图像中目标或感兴趣的区域，如边缘、人物、建筑或车辆等信息，然后对这些特征信息进行分析、处理与整合从而得到融合后的图像特征。

决策级图像融合是以认知为基础的方法，它不仅是最高层次的图像融合方法，抽象等级也是最高的。

有如下两个列表list1=[2,3,6,8], list2=[5,6,10]则执行list(list1+list2)的结果是： C
A [2,3,5,6,6,8,10]
B 编译错误
C [2,3,6,8,5,6,10]
D [2,3,5,6,8,10]

直接是列表合并，元素直接合并

一个有131个元素的顺序表，插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素，删除一个元素平均需要移动（）个元素 D
A. 67,66
B. 65,64
C. 9,8
D. 65.5, 65

对于由n个元素组成的顺序表，插入新元素平均移动的个数可以如此计算：
当插在首端时需要移动n个元素，当插在尾端时需要移动0个元素，因此平均移动个数为((n)/2)
当删除首端元素时需要移动个数是（n-1）个，当删除尾端元素时需要移动个数是0个，因此平均移动个数为(n-1)/2

下面的程序要求用户输入二进制数字0/1并显示之，请找出程序中的错误（） B
bit=input(“Enter a binary digit:”)
if bit=0 or 1:
print “Your input is:”,bit
else:
print “Your input is invalid”

A. 1
B. 2
C. 3
D. 4

唉。。。没学过python的人，一看见python就吓尿了，用python跑了一看应该是bit==0 or 1
一个待散列线性表位K=(27,18,66,57,36,79,94,41),散列函数为H(k)=k mode 13,与27发生冲突的元素有（）个 C
A. 1
B. 4
C. 3
D. 2
H(27)=1
H(18)=5
H(66)=1
H(57)=5
H(36)=10
H(79)=1
H(94)=3
H(41)=2
下列程序的运行结果是（） C

 #include <stdio.h>
 void f(int *p)
 {p[0]=*(p+2);}
 main(){
 int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0};
 for(i=3;i>=0;i--)f(a+i);
 for(i=0;i<10;i++)printf("%d",a[i]);
 printf("\n");
 }