CV计算机视觉笔试题

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1.opencv中RGB2GRAY是怎么实现的

2.L1正则化比L2正则化更易于得到稀疏解

3.S 市 A,B 共有两个区，人口比例为 3:5，据历史统计 A 的犯罪率为 0.01%，B 区为 0.015%，现有一起新案件发生在 S 市，那么案件发生在 A 区的可能性为：(贝叶斯公式)

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1.opencv中RGB2GRAY是怎么实现的

答：以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，输出的灰度图像是RGB三种颜色通道的加权和；

Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

灰度可以说是亮度（luminance）的量化值，而RGB的定义是客观的三个波长值，转换时需要考虑人眼对不同波长的灵敏度曲线，所以系数不相等。

2.L1正则化比L2正则化更易于得到稀疏解

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3.S 市 A,B 共有两个区，人口比例为 3:5，据历史统计 A 的犯罪率为 0.01%，B 区为 0.015%，现有一起新案件发生在 S 市，那么案件发生在 A 区的可能性为：(贝叶斯公式)

4.OpenCV中图像加法（cv2.add()）​与图像融合（cv2.addWeighted()）有何区别？

图像加法：目标图像 = 图像1 + 图像2
图像融合：目标图像 = 图像1 * 系数1 + 图像2 * 系数2 + 亮度调节量
主要调用的函数是addWeighted，方法如下：
dst = cv2.addWeighter(scr1, alpha, src2, beta, gamma)
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma
其中参数gamma不能省略。