Пусть дано изображение шириной и высотой в 22 пикселя. Ширина и высота «скользящего окна» равна 8 пикселям. Чему равно число различных положений «скользящего окна» на исходном изображении:
Пусть с помощью функции ippiMalloc_8u_C1 выделена память под изображение высотой 32 пикселя и шириной 34 пикселя. Чему равна разность указателей на данные, хранящие вторую и первую строки изображения:
В чем преимущество метода «скользящего окна» для детектирования объектов на изображении:
Пусть на изображении и на шаблоне содержится n ключевых точек. Чему равна вычислительная сложность алгоритма нахождения соответствий между точками на изображении и точками на шаблоне в случае использования метода полного перебора:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means на наборе из M дескрипторов ключевых точек, размерность дескриптора равна N, число кластеров равно L. Чему будет равна размерность итогового признакового описания изображения:
Метод перекрестного (скользящего) контроля предназначен для:
Какой объем памяти будет выделен функцией ippiMalloc_8u_C1, если высота изображения равна 32, а ширина 5:
Какой объем памяти будет выделен функцией ippiMalloc_32f_C3, если высота изображения равна 32, а ширина 3:
Какой объем памяти будет выделен функцией ippiMalloc_8u_C3, если высота изображения равна 32, а ширина 10:
Пусть модель объекта содержит P частей, каждая часть может принимать одно из N положений на изображении. Какова вычислительная сложность алгоритма вывода, если зависимость между частями объекта описывается структурой типа k-fan:
