面试问题总结——关于OpenCV

  • 整理了一下网上和我面试中遇到的关于OpenCV相关的问题。

其中因为我的简历中有个项目用到了特征点检测相关的知识,所以整理了SIFT/SURF和FLANN。
有些知识点也不深入,对于写的不对的地方,欢迎指正。

在这里插入图片描述

关于OpenCV的内容

1.OpenCV中cv::Mat的深拷贝和浅拷贝问题

  深拷贝:分配新内存的同时拷贝数据,当被赋值的容器被修改时,原始容器数据不会改变。
  浅拷贝:仅拷贝数据,当被赋值容器修改时,原始容器数据也会做同样改变。

OpenCV的Mat时,有几种赋值方式分别为:
  深拷贝是 b = a.clone();a.copyTo(b);
  浅拷贝是 b = a;和 b(a);

  关于

### OpenCV 面试常见问题及答案 在涉及计算机视觉领域的工作面试中,OpenCV 是一个非常重要的工具库。以下是几个常见的面试问题及其解答: #### 1. 安装配置与环境搭建 安装并配置好开发环境是使用任何框架的第一步。对于 OpenCV 来说,了解如何通过 pip 或者 conda 进行安装是非常必要的。 ```bash pip install opencv-python conda install -c conda-forge opencv ``` 这不仅展示了候选人能否顺利设置工作区,也间接反映了其解决问题的能力[^1]。 #### 2. 图像读取、显示和保存操作 能够熟练运用 `cv2.imread()`, `cv2.imshow()` 和 `cv2.imwrite()` 函数处理图像文件是最基础的要求之一。这些函数用于加载图片至内存、创建窗口展示图像以及将修改后的图像存盘。 ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite('output_image.png', img) ``` 此部分考察应聘者的实际编程能力。 #### 3. 基本几何变换的理解 包括但不限于缩放(`resize`)、旋转(`warpAffine`), 平移等在内的几何变化方法也是必考知识点。理解矩阵运算背后的数学原理有助于更好地应用这些功能。 ```python height, width = img.shape[:2] resized_img = cv2.resize(img,(int(width*0.5), int(height*0.5)), interpolation=cv2.INTER_AREA) M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) translated_img = cv2.warpAffine(resized_img,M,(width,height)) ``` 这部分测试候选人的理论知识水平。 #### 技能要点 - **扎实的基础**:深入学习 C++ 或 Python 编程语言;掌握数据结构与算法设计;熟悉 Linux 操作系统的命令行界面。 - **核心模块精通**:重点复习图像预处理技术(如滤波器)、特征检测(SIFT/SURF/ORB 等)、对象跟踪等方面的知识点[^3]。 - **实战经验积累**:参与开源项目贡献代码或者完成个人作品集建设可以大大提升竞争力。尝试解决真实世界中的 CV 问题,比如车牌识别系统、人脸识别门禁装置等等。 #### 准备工作 为了给未来的雇主留下深刻印象,在参加有关 OpenCV 的职位选拔之前应该做好充分准备: - 复习相关书籍资料,特别是官方文档; - 利用 GitHub 上丰富的资源练习案例; - 参加线上线下的培训课程加深理解; - 加入社区交流群组分享心得体验。
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