CIENCIAS NATURALES2

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Título del test:
CIENCIAS NATURALES2

Descripción:
nuevouno

Autor:
AVATAR

Fecha de Creación:
13/06/2019

Categoría:
Otros
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Temario:
Relacione con la respuesta correcta Matiz Frecuencia Color con baja saturación Color con alta saturación Valor.
¿Si una imagen es digitalizada en ancho con una resolución de 120 dpi cuántos pixeles existirán en 4 pulgadas? 120 píxeles 480 píxeles 400 pixeles 80 pixeles .
A partir de la siguiente imagen,cuantos elementos se identifican en la imagen para una 4 conectividad 6 10 8 5 3.
¿Que conectividad se puede determinar para): 8 conectividad 4 conectividad ninguna .
Relacione con la respuesta correcta los niveles y procesos del PDI: Interpretación segmentancion Generar conocimiento Eliminación de ruido Descripción de elementos Umbralizado.
Relacione el código con la acción que está realizando imagen=imsubtract(imag,valor); imagen=imfill(imag,'holes'); [ix, mapa]=rgb2ind(imag, 50); y=graythresh(imag); imagen=imopen(imagen,estructuree); valor=corr2(imagen,imag);.
Seleccione el código que realiza correctamente el recorte del elemento de la imagen: Opciones de preguntas: [L, N]=bwlabel(b); for op=1:N [f, c]=find(N==co); r=L(min(c):max(c),min(f):max(f)); end [t, o]=bwlabel(bin); for co=1:N [h, w]=find(t==co); r=L(min(h):max(h),min(w):max(w)); [an al]=size(r); end [t, o]=bwlabel(bin); for co=1:o [h, w]=find(t==co); r=t(min(h):max(h),min(w):max(w)); [an al]=size(r); end [L, o]=bwlabel(bin); for co=1:N [fil, col]=find(l==co); r=L(min(col):max(col),min(fil):max(fil)); [an al]=size(r); end.
Seleccione el código que realiza correctamente la segmentación de los elementos en la imagen: Opciones de preguntas: p=regionprops(imagen,'Centro','BoundingBox'); imshow(imread('monedas.bmp'));hold on for i=1:size(p,1) cen=prop(i).Centro; X=cent(1); Y=cent(2); if p(i).Area==4000 text(X-30, Y-45, '1 dólar'); end end prop=regionprops(imagen,'Centroid','Area'); imshow(imread('monedas.bmp'));hold on for i=1:size(p,1) cen=prop(i).Centro; X=cent(1); Y=cent(2); if p(i).Area==4000 text(X-30, Y-45, '1 dólar'); end end p=regionprops(imagen,'all'); imshow(imread('monedas.bmp'));hold on for i=1:size(p,1) cen=p(i).Centroid; X=cen(1); Y=cen(2); if p(i).Area==4000 text(X-30, Y-45, '1 dólar'); end end Todos los códigos presentados tienen errores en su codificación.
Relacione el tema con el concepto respectivo Filtro black top-hat Histograma Cierre Filtro de paso alto.
¿Durante la clasificación y reconocimiento se divide la imagen en regiones de similar tamaño para su respectivo análisis? Opciones de preguntas: Verdadero Falso.
¿La discontinuidad es una propiedad de la segmentación que divide la imagen a partir de los cambios bruscos en el nivel de gris? Opciones de preguntas: Verdadero Falso.
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