图像处理面试题

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    1、给定0-1矩阵，求连通域。
    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。
    10、写一个图像resize函数（放大和缩小）。
    11、彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别？（索引图像到底是啥？）
    12、深度学习中目标检测的常用方法，异同。
    13、给定摄像头范围和图像大小求分辨率。
    14、如何检测图片中的汽车，并识别车型，如果有遮挡怎么办？
    15、数字识别的流程。
    16、介绍神经网络、SVM、AdaBoost、kNN…（每一个都可能深入问各种细节）
    17、写梯度下降代码。
    18、卷积神经网络与神经网络的区别。
    19、卷积层的作用、pooling层的作用，全连接层的作用。
    20、过拟合和欠拟合分别是什么，如何改善。
    21、1x1卷积和的作用。
    22、计算卷积神经网络某一层参数量。
    22、opencv遍历像素的方式？
    23、LBP原理？
    24、HOG特征计算过程，还有介绍一个应用HOG特征的应用？
    25、opencv里面mat有哪些构造函数？
    26、如何将buffer类型转化为mat类型？
    27、opencv如何读取png格式的图片？
    28、opencv如何读取内存图片？
    29、opencv里面有哪些库？
    30、用过opencv里面哪些函数？
    31、opencv里面为啥是bgr存储图片而不是人们常听的rgb？
    32、你说opencv里面的HOG+SVM效果很差？他就直接来了句为啥很差？差了就不改了？差了就要换其他方法？、
    33、讲讲HOG特征？他在dpm里面怎么设计的，你改过吗？HOG能检测边缘吗？里面的核函数是啥？那hog检测边缘和canny有啥区别？
    34、如何求一张图片的均值？
    35、如何写程序将图像放大缩小？
    36、如何遍历一遍求一张图片的方差？
    37、高斯噪声和椒盐噪声