图像处理方面的笔试面试题目及回答总结整理

最新推荐文章于 2024-10-11 20:44:23 发布
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本文汇总了图像处理在笔试面试中常遇到的问题，包括使用OpenCV读取和显示图片、彩色转灰度、平滑处理、边缘检测以及调整亮度和对比度的方法，附带源代码示例，为理解图像处理基础提供帮助。

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图像处理方面的笔试面试题目及回答总结整理

图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，应用广泛且前景广阔。在笔试和面试中，可能会遇到一些与图像处理相关的问题。本文将总结并回答一些常见的图像处理问题，并提供相应的源代码示例。

  1. 如何读取和显示一张图片？
    读取图片可以利用Python中的OpenCV库来实现。以下是一个示例代码：
import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('Image', image
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图像处理方面的笔试面试题目及回答总结整理21~40
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-23 1596
答：可以分解。二维高斯滤波分解为两次一维高斯滤波，高斯二维公式可以推导为X轴与Y轴上的一维高斯公式。即使用一维高斯核先对图像逐行滤波，再对中间结果逐列滤波。
图像处理岗面试60题及其答案解析.pdf
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1.给定0-1矩阵，求连通域。 使用到的方式有直观的获取连通区域，也有DFS，动态规划的方式。 2.写一个函数，求灰度图的直方图 步骤：将图像转换为灰度图像 I = 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11 * B 然后在对应图像中把所有相同像素的统计在同一列中。 初始化所有背景，将值不为0的标志为白色区域。 3.写一个均值滤波（中值滤波） 获取图像中的对应像素的领域，分别对像素点...
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11-07 7592
1. 叙述GABOR滤波器原理？2. Graph-cut的基本原理和应用？3. 常用的分类器有哪些，并简述其原理？4. 简述SVM，GMM， SIFT/SURF和LDA/PCA的基本原理？ Windows中的消息是什么意思？简述一下windows中的消息机制？Windows中的进程与线程理解，它们之间有什么关系？ a和b两个人每天都会在7点-8点之间到同一个车站乘坐公交车，a坐101路公交车，每5分钟一班【7:00,7:05....】，b坐102路公交车，每10分钟一班【7:03,7:13...】，问a和b
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12-27
图像处理面试问题
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08-23 1559
首先，**噪声**在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。**高斯噪声**就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。**高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器**高斯分布在所有定义域上都有非负值，这就需要一个无限大的卷积核。
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可以求出，过A点的直线的参数要满足方程b=0, 过B点的直线的参数要满足方程1=k+b, 过C点的直线的参数要满足方程2=2k+b, 这三个方程就对应着参数平面上的三条直线，而这三条直线会相交于一点(k=1,b=0)。选好初始种子后，将其加入到种子点序列中，并搜索邻域点，对每一个邻域点，比较邻域点的法线与当前种子点的法线之间的夹角，小于平滑阀值的将当前点加入到当前区域，然后检测每一个邻域点的曲率值，小于曲率阀值的加入到种子点序列中，删除当前的种子点，循环执行以上步骤，直到种子序列为空。
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1、给定0-1矩阵，求连通域。（遇到过N次，笔试面试都有，最好做到能徒手hack代码或者伪代码。） 2、写一个函数，求灰度图的直方图。 3、写一个均值滤波（中值滤波）。 4、写出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它们梯度方向上的区别。 5、常用的特征提取方法。 6、常用的目标检测方法。 7、常用的边缘提取方法。 8、常用的插值方法。 /9、常用的图像分割算法。 1...
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