为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？

A.去噪

B.灰度变换

C.锐化

D.采样

E.量化

A.对数字图像或视频预处理

B.对处理后的图像进行特征提取

C.对提取的特征进行分类

D.理解各个类别之间的关系

A.深度学习可以自动学习特征

B.深度学习不需要做数据预处理

C.深度学习不能提取底层特征，如图像边缘、纹理等

D.深度学习不需要调参

A.图像预处理 ；分类器/回归器

B.特征设计与提取；

C.特征汇聚或变换

D.以上选项都是

A.预处理是机器学习一个不可少的环节

B.预处理只要做一次就可以

C.预处理涉及数据的清洗、格式转换、空值的填补等很多工作

D.预处理的过程可能本身就是一个机器学习过程

A.脱硝

B.预热

C.预除尘

D.预冷却

A.图像预处理

B.图像分割

C.图像描述

D.图像识别

E.图像解释

A.数据库、模型库、方法库

B.图像采集部件、图像信息处理器、信息输出

C.图像输入、图像预处理、图像分析

D.图像输入、图像预处理、图像输出

A.提升图像的清晰度

B.改正图像采集系统的系统误差

C.抑制不感兴趣的特征

D.改正图像采集仪器位置的随机误差