C C++最新10- OpenCV：基本阈值操作（Threshold）_opencv threshold，2024年最新2024C C++岗面试题知识点小结

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于 2024-05-15 02:23:44 发布

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#c语言 #c++ #学习

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

1、图像阈值

（1）图像阈值（threshold）含义：是将图像中的像素值划分为不同类别的一种处理方法。通过设定一个特定的阈值，将像素值与阈值进行比较，根据比较结果将像素分为两个或多个类别。

阈值是什么？简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binary segmentation）

（2）阈值的API

double threshold(

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OpenCV图像阈值:简单阈值、自适应阈值、OTSU、TRIANGLE

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简单阈值（全局阈值）全局阈值意味着整幅图像以一个固定的值进行分割。阈值化，即图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值

【OpenCV C++】compare和threshold 看起来都有二值化效果？那么二者效率？

程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。

03-19

在OpenCV中，cv::compare()与二值化函数cv::threshold()均可实现像素值筛选，但二者实现机制和效率存在差异： 1. ‌实现原理对比‌：直接对输入矩阵执行逐像素比较，生成二值结果（满足条件的为255，否则为0）。该函数仅涉及一次比较运算，无额外计算步骤‌。：通过指定阈值类型（如THRESH_BINARY）生成二值图像，需处理阈值判断逻辑和可能的类型转换。对于固定阈值（如THRESH_BINARY），其底层实现与cv::compare()类似，但函数调用时需解析更多参数，存在额外分支

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10- OpenCV：基本阈值操作（Threshold）

bigger_belief的博客

01-17

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主要介绍阈值，阈值类型、以及如何确定合适的阈值，并附上例子说明

OpenCV threshold函数详解

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threshold函数作用：去掉噪，例如过滤很小或很大像素值的图像点。threshold函数原型：double threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type );参数说明：src：原图像。dst：结果图像。thresh...

Opencv Threshold

05-28

Opencv Threshold

Opencv基础--threshold

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04-21

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Opencv–threshold函数使用 threshold函数阈值分割二值化，图像二值化就是将图像上像素点灰度值设置为0或255，这样就将这个图像呈现出明显的黑(0)白(255)效果。数字图像中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而凸显出目标轮廓，opencv中提供两个函数threshold及adativethreshold，这里只详说threshold函数函数原型 double cv::threshold( InputArray src, OutputArray dst

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/计算这层图像的坐标边界， NOTICE 注意这里是坐标边界，EDGE_THRESHOLD指的应该是可以提取特征点的有效图像边界，后面会一直使用“有效图像边界“这个自创名词。//NOTICE BUG REVIEW 这里也是直接进行比较的，但是特征点的坐标是在“半径扩充图像”坐标系下的，而节点区域的坐标则是在“边缘扩充图像”坐标系下的。//minY的计算就可以直接拷贝上面的计算结果了。minBorderX, maxBorderX, //当前图层图像的边界，而这里的坐标却都是在“边缘扩充图像”下的。

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if (isinstance(img, np.ndarray)): # 判断是否OpenCV图片类型。人脸注册成功 1/3，faceId:3，userName:用户B。人脸注册成功 2/3，faceId:3，userName:用户B。人脸注册成功 3/3，faceId:3，userName:用户B。# 重新绘制逻辑：从列表中每隔3个取一批显示，新增人脸放在最前面。faceRegiser(3,“用户B”)# 创建一个可以在给定图像上绘图的对象。print(‘加载注册的人脸特征’)

使用 OpenCV 和 Python 识别数字(1)，2024年最新字节跳动历年校招Python面试真题解析

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一旦我们识别了恒温器显示器中的段，我们就可以将数组传递到我们的 DIGITS_LOOKUP 表中并获得数字值。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。对于每个轮廓，我们计算边界框，确保宽度和高度是可接受的大小，如果是，则更新digitsCnts 列表。

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opencv面试题-50道

【opencv函数】阈值处理函数threshold()详解

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数字图像处理中，阈值操作占有非常重要的地位，例如图像的二值化可以使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。opencv中提供了函数cv::threshold()用于图像的阈值操作。

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通过滑动条分割图像，也可以用最大类间方差法分割，主要是学习opencv的使用！

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bg_img = cv2.imread(bg_img) match_img = cv2.imread(match_img) graybg = cv2.cvtColor(bg_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) graymat = cv2.cvtColor(match_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #输出两幅图的差值的绝对值...

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1.二进制阈值（类型 = THRESH_BINARY） //阈值规则 /*if (src(row, col) > thresh) { dst(row, col) = maxValue; } else { dst(row, col) = 0; }*/ 2.反二进制阈值（类型 = THRESH_BINARY_INV） //逆二进制阈值处理与二进制阈值处理相反。 //如果相应的源像素大于阈...

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在OpenCV中，threshold用来进行对图像（二维数组）的二值化阈值处理其函数d

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使用OpenCV的函数threshold()对图像进行二值化或阈值化处理

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使用OpenCV的函数threshold()对图像进行二值化或阈值化处理

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cv::threshold(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type); eg：threshold( src, dst, 0, 255, THRESH_BINARY); 第一个参数：输入图像第二个参数：输出图像第三个参数：阈值第四个参数：当灰度值大于阈值时，被赋予...

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<think>嗯，用户想要寻找与OpenCV相关的面试题目，常见问题和技术面试资料。我需要先整理一下OpenCV的基础知识，比如图像处理基础、常用函数、算法原理等。然后还要考虑实际应用和编程题，比如代码实现或性能优化。同时，用户提到了参考引用中的资料，可能需要结合那些内容来给出更具体的题目。首先，图像处理基础部分，常见的问题可能包括颜色空间转换、图像读取和保存、图像滤波方法等。比如，用户可能会被问到如何将BGR转换为灰度图，或者高斯滤波和中值滤波的区别。这些都需要详细解释，确保答案准确。接下来是算法原理，比如边缘检测中的Canny算法步骤，Haar特征和HOG特征的区别，SIFT和SURF的原理等。这些问题需要深入理解相关算法的流程和数学基础，比如Canny的非极大值抑制和双阈值检测步骤。实际应用方面，用户可能关心如何实现人脸检测或图像拼接。这里需要提到使用Haar级联分类器或特征匹配算法，比如RANSAC在图像拼接中的应用。这部分需要结合OpenCV的具体函数，如cv2.CascadeClassifier或cv2.Stitcher。编程题部分，可能会涉及读取图像、调整大小、滤波处理、绘制图形等。比如，加载图像并转换为HSV空间，或者使用霍夫变换检测直线。这些题目需要代码示例，并且要确保代码语法正确，符合OpenCV的最新版本。性能优化和工程实践也是重点，比如处理大图像时的优化方法，多线程处理，内存管理，或者处理摄像头视频流。这里可能需要提到图像金字塔、ROI区域、或使用CUDA加速。然后，结合用户提供的引用资料，引用[4]提到图像格式支持和噪声处理，可以相关问题涉及图像格式的支持和编解码库，或者不同滤波器的应用场景。引用[3]中的面试题库和知识体系，可能需要强调算法和大数据组件，但这里主要聚焦在OpenCV上。最后，要确保生成的问题覆盖各个难度层次，从基础到高级，并且问题之间有逻辑连贯性。同时，检查是否有遗漏的重要主题，比如机器学习在OpenCV中的应用，或者深度学习模型与OpenCV的集成，比如YOLO或TensorFlow模型的部署。总结一下，我需要分门别类地整理问题，涵盖基础概念、算法原理、实际应用、编程实现、性能优化等方面，并确保每个问题都有对应的知识点和可能的扩展方向。同时，参考用户提供的引用资料，特别是关于图像处理和面试题的部分，来增强答案的相关性和准确性。</think>### OpenCV 常见面试题目与知识点梳理 --- #### **一、基础概念与图像处理** 1. **图像的基本操作** - **问题**：如何用OpenCV将BGR格式图像转换为灰度图？请写出代码。 **答案**：使用`cv2.cvtColor`函数： ```python gray_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 引用[^1]提到OpenCV的图像处理函数是面试高频考点。 - **问题**：解释图像二值化的作用及`cv2.threshold`的参数含义。 **答案**：二值化将图像像素分为两类（如黑白），`cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)`中： - `thresh`：阈值 - `maxval`：超过阈值时的最大值 - `type`：阈值类型（如`cv2.THRESH_BINARY`）。 2. **图像滤波与噪声处理** - **问题**：高斯滤波和中值滤波的区别是什么？分别适用于什么场景？ **答案**： - 高斯滤波通过加权平均消除高斯噪声，适合平滑图像。 - 中值滤波用邻域中值替代中心像素，适合椒盐噪声[^4]。 - **问题**：如何用OpenCV实现边缘保留滤波（如双边滤波）？ **代码示例**： ```python blurred = cv2.bilateralFilter(image, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75) ``` --- #### **二、算法与原理** 1. **特征提取与匹配** - **问题**：描述SIFT算法的关键步骤及其优势。 **答案**： 1. 尺度空间极值检测 2. 关键点定位 3. 方向分配 4. 生成描述子。优势：对旋转、尺度、光照变化鲁棒。 - **问题**：如何用OpenCV实现ORB特征匹配？写出关键代码。 **代码示例**： ```python orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(des1, des2) ``` 2. **目标检测与跟踪** - **问题**：Haar级联分类器的原理是什么？如何训练自定义分类器？ **答案**：基于Haar特征和Adaboost算法，通过积分图快速计算特征值。训练需使用`opencv_traincascade`工具，提供正负样本。 - **问题**：解释光流法（Optical Flow）的Lucas-Kanade算法假设条件。 **答案**： 1. 亮度恒定 2. 时间连续（微小运动） 3. 空间一致性（邻域内运动一致）[^2]。 --- #### **三、工程实践与优化** 1. **性能优化** - **问题**：如何处理大尺寸图像的实时处理需求？ **答案**： - 使用图像金字塔降低分辨率 - ROI（感兴趣区域）局部处理 - 并行化（如OpenMP或GPU加速）。 - **问题**：OpenCV中如何利用CUDA加速图像处理？ **答案**：需编译支持CUDA的OpenCV版本，调用`cv2.cuda`模块的函数，如`cv2.cuda_GpuMat`。 2. **实际应用** - **问题**：如何实现摄像头视频流的实时人脸检测？ **代码框架**： ```python cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 绘制检测框并显示 ``` --- #### **四、进阶问题** 1. **深度学习与OpenCV** - **问题**：如何用OpenCV部署YOLOv5模型进行目标检测？ **步骤**： 1. 加载ONNX模型：`net = cv2.dnn.readNet('yolov5s.onnx')` 2. 预处理图像并输入网络 3. 解析输出层，绘制检测框。 - **问题**：解释OpenCV的DNN模块支持哪些框架的模型。 **答案**：支持TensorFlow、PyTorch（需转ONNX）、Caffe等。 --- #### **§§ 相关问题 §** 1. OpenCV中如何实现图像透视变换？ 2. 解释霍夫变换在直线检测中的应用及参数调优方法。 3. 如何优化OpenCV代码以减少内存占用？ 4. OpenCV与TensorRT集成时需要注意哪些问题？ 5. 在移动端部署OpenCV模型有哪些优化策略？ --- **参考资料** : OpenCV图像处理核心函数与算法总结。 : 商汤科技机器视觉面试题中的光流法考点。 [^4]: OpenCV图像编解码库与噪声处理技术。