VA - 1,2

Dentro de una imagen digital, ¿cual de las siguientes representaciones corresponde con mayor probabilidad al color del rectangulo adjunto?. 255,0,0 si se usa RGB. 0,0,255 si se usa HSV. 255 si se usa niveles de gris. 255,0,0 si se usa BGR.

Suponiendo que el fichero "castillo.jpg" existe y contiene una imagen JPG. ¿Qué contiene la matriz misterio tras la ejecución de este código? I = cv2.imread('castillo.jpg') Misterio = (I - 128) / 128.0. La imagen umbralizada. La imagen normalizada a valores entre 0 y 255. La imagen normalizada a valores entre 0 y 1. La imagen normalizada a valores entre -1 y 1.

Las siguientes 3 imagenes se han capturado con la misma cámara utilizado las 3 aperturas que se muestran debajo. ¿Que apertura se ha utilizado para la imagen (1)?. f/5.6 (apertura más grande). f/8 (apertura mediana). f/22 (apertura chiquita). Es imposible determinarlo.

Sea M una máscara de convolución e I una imagen. Al aplicar la máscara M sobre el pixel b de la imagen I se obtendrá: En este caso la mascara no se puede aplicar porque hay que conocer el valor de a, b y c. 12. 0. 10.

¿Que matriz de convolución se ha aplicado para obtener la imagen (b) a partir de la imagen (a)?. ( 1 2 1 ) ( 0 0 0 ) ( -1 -2 -1 ). ( 1 1 1 ) ( 0 0 0 ) ( 0 0 0 ). ( 1 1 1 ) ( 1 1 1 ) ( 1 1 1 ). ( 1 0 -1 ) ( 2 0 -2 ) ( 1 0 -1 ).

Se dispone de la imagen de la figura adjunta en la que el color blanco se corresponde a valores 255. Para eliminar los pequeños puntos aislados negros se pretende usar morfología matemática. ¿Cuál de las siguientes estrategias parece la más correcta usando OpenCV?. Dilatación y luego erosión usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 0 (inactivos). Erosión y luego dilatación usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 1 (activos). Erosión y luego dilatación usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 0 (inactivos). Dilatación y luego erosión usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 1 (activos).

Se desea proyectar la fotografía (a) sobre la fotografía de la imagen capturada de un carnet (b). ¿Cual sería la operación mas conveniente??. Una transformación de similaridad. Una transformación euclidea. Una transformación de traslación. Una transformación proyectiva.

Para comparar los descriptores SIFT de dos puntos de interés: Se emplea la distancia L1. Se debe utilizar la distancia de Hamming. Se utiliza la distancia euclídea. Se emplea la distancia L4.

Con respecto al detector de puntos de interés de Harris, el detector de puntos de interés de Harris-Laplace: Mejora la velocidad de ejecución porque hace menos operaciones. Añade invarianza a los cambios de orientación. Utiliza la derivada de una Gamma y mejora la orientación. Añade invarianza a los cambios de escala.

Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa respecto al modelo de lente fina: Al cambiar la distancia entre el plano de formación de la imagen y la lente podemos enfocar diferentes partes de la escena. Es un modelo simplificado del comportamiento de un tipo de lente. La distancia del eje principal de la lente respecto al foco se conoce como apertura de campo. El grosor de la lente es despreciable.

Para buscar las líneas centrales del campo de Fútbols Americano en la imagen adjunta ¿Cuál de las siguientes máscaras de convolución es la más adecuada?. ( 1 2 1 ) ( 2 4 2 ) ( 1 2 1 ). ( 1 0 0 ) ( 0 1 0 ) ( 0 0 1 ). ( 1 1 1 ) ( 0 0 0 ) ( -1 -1 -1 ). ( 1 0 -1 ) ( 2 0 -1 ) ( 1 0 -1 ).

¿Que factor de división debe utilizarse al usar la siguiente matriz de convolución?. 1/4. 1/16. 1/8. 1/9.

¿A qué tipo de transformación corresponde la siguiente matriz de transformación geométrica?. A una traslación. A una rotación. A una inversión. A un escalado.

¿Cuál de las siguientes definiciones corresponde a la definición de un descriptor?. Es un vector de medidas que representa un entorno de un punto de interés dentro de una imagen. Es el conjunto de valores propios de un punto de una imagen. Es un conjunto de palabras visuales que describe una imagen. Es un valor asociado a cada píxel de una imagen que mide su "esquinosidad".

¿Cuál de las siguientes definiciones se corresponde al concepto de saturación de color?. La saturación de color de una luz se corresponde con el valor de la frecuencia dominante en su diagrama espectral. La saturación de color de una luz se mide en el diagrama espectral restando a la longitud de onda dominante el resto de longitudes de onda. La saturación de color de una luz se relaciona con la diferencia entre la potencia de la frecuencia dominante y la potencia del resto de frecuencias en el diagrama espectral. La saturación de color de una luz es el valor numérico de la cantidad de luz que emite la fuente luminosa.

A partir de la imagen (a) se desea obtener la imagen (b) utilizando morfología matemática. Suponiendo que el color blanco corresponde a 255 y el negro a cero. ¿Cuál de las siguientes estrategias parece la más correcta usando OpenCV?. Dilatación y luego erosión de (a) usando un kernel de 33 con todos los valores a 1 (activos). Dilatar (a), usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 1 (activos), y luego restar al resultado la imagen (a). Erosionar (a), usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 1 (activos), y luego restar al resultado la imagen (a). Erosión y luego dilatación de (a) usando un kernel de 3x3 con todos los valores a 1 (activos).

¿En qué se basa el detector de Harris?. En una función que asocia a cada punto el valor del histograma de gradientes ordenados. En una función que asocia a cada punto un valor más alto cuanto menos se pueda confundir con puntos de su entorno. En el uso de la Transformada de Fourier. En el uso de la morfología matemática.