Đáp án đề kiểm tra học kỳ I năm học 2019-2020 môn Xử lý ảnh công nghiệp giúp cho các bạn sinh viên nắm bắt được cấu trúc đề thi, dạng đề thi chính để có kế hoạch ôn thi một cách tốt hơn. Tài liệu hữu ích cho các các bạn sinh viên đang theo học chuyên ngành Công nghệ thông tin và những ai quan tâm đến môn học này dùng làm tài liệu tham khảo.
Trang 1RU'CSNG DAI HOC SU' PHAM KY THUAT
THANH PHO HO CHI MINH
KHOA CO KHI CHE TAO MAY
BO MON C O D IEN TtT
DAP AN CUOI KY HK I NAM HOC 2019-2020 Mon: Xff LY ANH CONG NGHlEP
MS mon hoc: IIPR422529
Be so: 01 Be thi co 02 trang Ng^ythi: 16/12/2019 Thai gian: 75 phut
Buoc phep su dung tai lieu giay
Cau 1: (2d)
Xay dung va cai dat thuat toan lam tang do net cua anh bang mat na Laplace (1.5d) Tai sao mat na Laplace lai lam tang do net cua anh? (0.5d)
Dap an:
void Sharpen2(Mat imgin, Mat imgout)
{
Mat temp = Mat(imgin.size(),CV_32FCl);
Mat w = (Mat_<float>(3,3) « 1,1,1,1,-8,1,1,1,1);
filter2D(imgin,temp,CV_32FC 1 ,w);
int M - imgin.size().height;
int N = imgin.size().width;
int x, y;
float r;
for (x=0; x<M; x++)
for (y=0; y<N; y++) {
r = imgin.at<uchar>(x,y) - temp.at<float>(x,y);
if (r < 0)
r = 0;
if (r > L-l)
r = L-l;
imgout.at<uchar>(x,y) = (uchar)r;
} return;
Cau 2: (3d)
Xay dung va cai dat thuat toan loai bo cac hat gao nho hon 90% hat gao lan nhat, tuc la trong anh chi con lai nhirng hat gao lan
Trang 2Dap an:
void RemoveSmallRice(Mat imgin, Mat imgout)
{
// B1
Mat w l = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(81, 81));
morphologyEx(imgin, imgout, MORPH_TOPHAT, w l);
// B2
threshold(imgout, imgout, 50, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
medianBlur(imgout, imgout, 3);
// B3
int M = imgout.size().height;
int N = imgout.sizeQ width;
int x, y, dem = 0;
int r;
int color = 150;
for (x = 0; x < M; x++)
for (y = 0; y < N; y++) {
r = imgout.at<uchar>(x, y);
if (r == L - 1) {
floodFill(imgout, Point(y, x), CV_RGB(color, color, color)); dem-H-;
color++;
} i/
// B4
int a[L];
for (r = 0; r < L; r++)
a[r] = 0;
for (x = 0; x < M; x++)
for (y = 0 ;y < N ;y -H -) {
r = imgout.at<uchar>(x, y);
if (r > 0)
a[r]++;
} int max = 0;
for (r=0; r<L; r++)
if (a[r] > max)
max = afr];
max = (int)(max*0.9);
// B5
for (r = 0; r<L; r++)
if (a[r] < max)
a[r] = 0;
dem = 0;
for (r = 0; r < L; r++)
Trang 2/5
Trang 3if (a[r] > 0)
dem++;
for (x = 0; x < M; x++)
for (y = 0; y < N; y++) {
r = imgout.at<uchar>(x, y);
if (a[r] = 0)
imgout.at<uchar>(x, y) = 0;
else
imgout.at<uchar>(x, y) = L - 1;
} char s[5];
sprintf(s, "%d", dem);
putText(imgout, s, Point(0, 30), CV_FONT HERSHEY SIMPLEX, 0.8, CV RGB(255, 255, 255));
return;
Cau 3: (3d)
Ta dinh nghTa mang na-ron chap dung de nhan dang 10 chu so viet tay co kfch thuoc 28x28 nhtr sau:
def build(input_shape, classes):
model = Sequential()
# CONV => RELU =» POOL model.add(Conv2D(20, kerne l_size=5, padding=”same",
input_shape=input_shape)) model.add(Activation("relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
# CONV => RELU => POOL model.add(Conv2D(50, kernel_size=5, padding="same")) model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size:=(2, 2), strides=(2, 2)))
# Flatten => RELU layers model add(Flatten()) model.add(Dense(500)) model.add(Activation("relu"))
# a softmax classifier
model.add(Dense(classes)) model.add(Activation("softmax"))
a Hay ve so do khoi cua mang nof-ron chap tren
b Cho biet so luong tham so cua cac bo loc trong cac lop chap (co tmh nut bias)
c Cho biet so luong trong so cua lap ket noi day du (co tinh nut bias)
Dap an:
Trang 4activation_l (Activation) (None, 20, 28, 28) 0
uax_pooling2d_l (MaxPooling2 (None, 20, 14, 14) 0
conv2d_2 (Conv2D) (None, 50, 14, 14) 25050
activation_2 (Activation) (None, 50, 14, 14) 0
nax_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 50, 7, 7) 0
activation_3 (Activation) (None, 500) 0
dense_2 (Dense) (None, 10)
activation_4 (Activation) (None, 10)
Total params: 1,256,080
Cau 4: (2d)
Given the input image and the filter shown in the following figure:
4 5 6 4 9 3
7 8 9 5 0 1
3 5 8 9 7 9
1 5 7 4 6 0
Trang 4/5
Trang 5a Determine the size of the output image if zero-padding is 0 and stride is 1 (0.5 points)
b Compute the output image as the convolution o f the input image and the filter (1.5 points)
Dap an:
a Wout = (W-F+2P)/S + 1 = (6-3+2*0)/l + 1 = 4 , therefore the size of output image
is 4x4
b
-
HET -Ghi chu: Can bo coi thi khong g ia i thick de thi.
Thong qua bQ mon
(ky va ghi ro ho ten)
Ngay 23 thang 12 nam 2019
GV lam dap an
(ky va ghi ro ho ten)