图像处理 笔试 算法_图像处理算法笔试题 - CSDN
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  • 图像处理笔试面试题整理1

    千次阅读 2018-09-05 18:49:13
    1、图像处理笔试面试题(1) https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/78800709 1.1、给定0-1矩阵,求连通域 二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记,它是所有二值图像分析的基础,它通过对二值...

    1、图像处理笔试面试题(1)

    https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/78800709

    1.1、给定0-1矩阵,求连通域

    二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记,它是所有二值图像分析的基础,它通过对二值图像中白色像素(目标)的标记,让每个单独的连通区域形成一个被标识的块,进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。

    连通域;连通区域的标记;

    基于行程的标记(算法思路明白!;代码实现?);基于轮廓的标记(算法思路明白?;代码实现?)

    2、图像处理算法工程师面试题

    2.1、常用的图像空间

    RGB/CMY/HSV/HSI/YUV(YCrCb)/Lab

    HSL/HSB/Ycc/XYZ

    https://blog.csdn.net/baidu_18891025/article/details/81742905

    https://blog.csdn.net/skyereeee/article/details/7265415

    HSV和HSI区别:

    a 定义:

    HSV:

    HSI:

    b 数学模型:

    HSV:                                                       HSI:

    https://blog.csdn.net/wxb1553725576/article/details/45827923

    https://blog.csdn.net/jolinxia/article/details/27963675

    YCrCb:

    YCrCb即YUV, 其中“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值;而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。

    “色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度,分别用Cr和CB来表示。其中,Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而CB反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。

    采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题,使黑白电视机也能接收彩色电视信号。

    肤色YCbCr颜色空间是一种常用的肤色检测的色彩模型,其中Y代表亮度,Cr代表光源中的红色分量,Cb代表光源中的蓝色分量。人的肤色在外观上的差异是由色度引起的,不同人的肤色分布集中在较小的区域内。

    2.2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。

    1. K-Means(K均值)聚类

    https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79382249

    https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/59057427

    优点:

    1)原理简单,容易实现
    2)可解释度较强

    缺点:

    1)K值很难确定
    2)局部最优
    3)对噪音和异常点敏感
    4)需样本存在均值(限定数据种类)
    5)聚类效果依赖于聚类中心的初始化
    6)对于非凸数据集或类别规模差异太大的数据效果不好

    7)K-Means的缺点在于对聚类中心均值的简单使用。

    https://blog.csdn.net/baidu_33566882/article/details/79886598

    2. 均值漂移聚类

    https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79382249

    优点:(1)不同于K-Means算法,均值漂移聚类算法不需要我们知道有多少类/组。 
    (2)基于密度的算法相比于K-Means受均值影响较小。 
    缺点:(1)窗口半径r的选择可能是不重要的。

    3. 基于密度的聚类方法(DBSCAN)

    密度:统计某一半径内的点数,直到找到最大点数位置。

    4. 用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类

    相对应K-Means假设数据点是圆形的,使用高斯混合模型(GMM)做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的,高斯分布(椭圆形)给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状:均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形,因为在x,y方向上都有标准差。因此,每个高斯分布被分配给单个簇。 

    5. 凝聚层次聚类

    6. 图团体检测(Graph Community Detection)

    参考:

    https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79382249

    https://blog.csdn.net/abc200941410128/article/details/78541273?locationNum=1&fps=1

    http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html

    https://www.jianshu.com/p/2fa67f9bad60

    2.3.请描述以下任一概念:SIFT/SURF  LDA/PCA

     

     

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  • 一、基础背景知识 (1)HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV色彩空间(颜色模型) ... HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对...

    一、基础背景知识

    (1)HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV色彩空间(颜色模型

    https://blog.csdn.net/wangjinwj2008/article/details/8272081

    HSV颜色空间 
    HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中,每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0到1,所以圆锥顶面的半径为1。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集,这个 模型中饱和度为百分之百的颜色,其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处,V=0,H和S无定义, 代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0,V=1,H无定义,代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色,即具有不同 灰度的灰色。对于这些点,S=0,H的值无定义。可以说,HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的颜色,V=1,S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配色的方法。画家用改变色浓和 色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色,在一种纯色中加入白色以改变色浓,加入黑色以改变色深,同时 加入不同比例的白色,黑色即可获得各种不同的色调。

    HSI颜色空间 
    HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种 描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂,但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。 通常把色调和饱和度通称为色度,用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感 程度远强于对颜色浓淡的敏感程度,为了便于色彩处理和识别,人的视觉系统经常采用HSI色彩空间, 它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中 方便地使用,它们可以分开处理而且是相互独立的。因此,在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法,因而它们之间存在着 转换关系。

    HSI 色彩模型是从人的视觉系统出发,用 H 代表色相 (Hue)、S 代表饱和度 (Saturation) 和 I 代表亮度 (Intensity) 来描述色彩。饱和度与颜色的白光光量刚好成反比,它可以说是一个颜色鲜明与否的指标。因此如果我们在显示器上使用 HIS 模型来处理图像,将能得到较为逼真的效果。 
    色相 (Hue):指物体传导或反射的波长。更常见的是以颜色如红色,橘色或绿色来辨识,取 0 到 360 度的数值来衡量。 
    饱和度 (Saturation):又称色度,是指色彩的强度或纯度。饱和度代表灰色与色调的比例,并以 0% (灰色) 到 100% (完全饱和) 来衡量。 
    亮度 (Intensity):是指颜色的相对明暗度,通常以 0% (黑色) 到 100% (白色) 的百分比来衡量。

    其他颜色模型:

    RGB颜色空间 
    RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统,彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子,并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线,并通过相加混合产生各种颜色;扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分,并用它来表示原稿的颜色。RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同 的扫描仪扫描同一幅图像,会得到不同色彩的图像数据;不同型号的显示器显示同一幅图像,也会有不同 的色彩显示结果。显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的,后者 是与设备无关的颜色空间。btw:Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。可以显示HSB、RGB、LAB和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。

    二、开放问答:

    1.怎样在一张街拍图像中识别明星的衣着服饰信息?

    2.上衣纯色,裙子花色,怎样做区分?

    3.怎样判断一张广告图片中是否有文字信息?是否用到OCR技术?怎样应用?

    4.给一张二值化图片(包含一个正方形),怎样识别图片中的正方形?如果图片污损严重,怎样识别并恢复?

    5.简述图像识别在移动互联网中的应用。

    三、编程

    1.图的遍历

       思路:深度搜索DFS和广度搜搜BFS

    2.网格搜索:给一张二值化图片,用1~n标记不同的连通域。

       思路:可以采用最简单的四领域搜索。

    3.代码实现HSV图的直方图表示,已知H bins=8 S bins=4 V bins=2 

     

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  • 版权声明:转载本博客文章,请附上链接,否则违版必究。 https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/83894235 </div> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/...
          版权声明:转载本博客文章,请附上链接,否则违版必究。          https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/83894235        </div>
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                              <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-cd6c485e8b.css">
          <div class="htmledit_views" id="content_views">
            <blockquote>
    

    图像算法工程师三重境界 :


    一、传统图像算法工程师: 
    主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测;

    二、现代图像算法工程师
    涉及模式识别,主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用,特征选取与提取,包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别;

    三、人工智能时代图像算法工程师: 
    深度学习,主要在大型互联网公司或者研究所机构,具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用,包括机器人的研究、基于深度学习的人脸识别;

     首先!!!算法工程师包括:

    • 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)

    • 图像处理算法工程师

    • 计算机视觉算法工程师

    • 通信基带算法工程师

    • 信号算法工程师

    • 射频/通信算法工程师

    • 自然语言算法工程师

    • 数据挖掘算法工程师

    • 搜索算法工程师

    • 控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)

    • 导航算法工程师

    • 其他【其他一切需要复杂算法的行业】

    图像处理算法工程师

    相关术语:
    (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
    (2) Matlab:商业数学软件;
    (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
    (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。
    (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。
    (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
    (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。

    1必备技能总结

    职位要求

    编程技能:

    1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境;

    2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底,尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚;

        对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等,熟悉数据库编程;

    3、 出色的算法分析能力,对某一特定算法可以做广泛的综述,有实际算法实现经验;

    4、 熟悉面向对象编程思想,精于windows下的C/C++、VC++程序设计,熟悉MATLAB,对MFC有相对的了解和应用经验;

     

    专业技能:

    1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;

         高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、

         摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;

    2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;

         对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;

    3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;

         常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原、形态学处理等; 

         熟悉常见的模式识别算法,特别是基于图像的模式识别算法,掌握特征提取、特征统计和分类器设计; 
    4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库;
    5、熟悉机器视觉系统的硬体选型,包括CCD相机,镜头及光源;熟悉相机与镜头搭配;

     

    外语:

    1. 英文熟练,能够熟练阅读和理解专业英文资料,有英文文献检索和阅读能力;
    2. 良好的英语沟通能力

    综合能力:

    1.对工作认真负责,积极主动,勤奋踏实;

    2.做事严谨,注重细节,有耐心,能够在压力下独立工作;

    3.学习钻研能力强,有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识;

    4.良好的协调沟通能力和团队合作精神; 

     

    视觉算法经验:请提供实现的算法列表

        目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别; 

        表面缺陷检测;尺寸测量;特征识别;

        图像去噪、滤波、融合算法
        3A算法:如自动曝光、自动对焦、自动白平衡

     

    岗位职责:

    1、负责计算机视觉中的图像采集,处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ;
    2、针对特定的计算机视觉问题,设计目标识别与快速定位与检测算法的实现,并进行优化;
    3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现;
    4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现;
    5、处理点激光和线激光源的成像,散斑噪声滤波和轮廓检测;
    6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;
    7、完成上级领导交办的其他的工作。

     

    2面试题大全

     

    1-图像基础知识:

    1.常用的图像空间。

    2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。

    3.请描述以下任一概念:SIFT/SURF  LDA/PCA

    4.请说出使用过的分类器和实现原理。

    5. Random Forest的随机性表现在哪里。

    6. Graph-cut的基本原理和应用。

    7. GMM的基本原理和应用。

    8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。

     

    2-笔试

    大概有: 
    1.表示图像的特征有哪些? 
    纹理,频率,梯度这种 
    2.写出canny边缘提取算法的原理
    3.图像插值方法 
    4.自己设计一个OCR引擎 
    5.写出Kmeans程序,并在一个设计环境中怎样使用 
    6.中值滤波
    7.static的作用 
    8.写一个c++宏
    9.二分查找 

    整数翻转,如何处理越界问题

    C++多态,静态联编和动态联编,虚函数表

    模型融合如何做

    提升树的思想,随机森林和提升树的区别

    SVM推导,对偶性的作用,核函数有哪些,有什么区别

    python两个每行都是数字的文件合并,去重。

    shell编程,编辑文件。

    进程与线程的区别

    卷积神经网络介绍

    SVM的推导

    大文件求交集,如何解决哈希之后小文件还是放不进内存

    堆排序代码

    连续和最大问题,如何证明?

    bp算法介绍,梯度弥散问题。

    svm介绍,优缺点是什么,lr介绍,区别是什么

    lr与线性回归的区别

    如果要预测房价,用什么模型

    如果要预测房价,并且知道一个房间的房型信息,如何构建模型

    sigmoid 函数的应用有哪些,为什么?

    列举十种常用的神经网络模型

    语音识别模型有哪些

    如何识别一个人在喝酒,需要几个模型

    卷积神经网络中卷积如何实现,激活函数的意义,损失函数有哪些,初始化参数如何选择

    用过哪些深度学习框架,TensorFlow中的session是什么,session和interactivesession的区别

    如何实现卷积层权值共享

    如何保存模型,读取已有的模型

    用过哪些深度学习模型,区别是什么。

    了解哪些寻优算法

    softmax损失函数作用是

    c++ 的 const,static作用

    强制类型转换cast之间的区别

    svm推导,核函数的体现,常用的核函数有哪些

    alexnet介绍

    过拟合的原因,有哪些避免过拟合的trick

    1G的文本统计词频,输出频率最高的1000个词

    手写topk的代码,快排。代码还能如何优化,如果要上线的话还需要做哪些处理

    如果分类样本的标签只有一定的概率可信,如何处理

    如何设置负样本

    过拟合的原因,有哪些防止过拟合的方法

    模型评价如何做,其中存在哪些问题

    决策树算法有哪些,随机森林和GBDT的区别

    降维方法,PCA原理

    哈夫曼树在机器学习中的应用

    文本挖掘算法了解哪些

    人流量预测系统如何设计

    profession笔试:最优的进程调度算法,至少用多少个cpu

    英语自我介绍,口语渣猝不及防

    联想研究院 模式识别研究员 offer

    异常值的影响,如何消除

    所有了解的机器学习算法有哪些,框架性讲述

    梯度下降算法了解哪些,优劣势是什么

    二叉树中序遍历,递归和非递归

    linux操作指令了解哪些,文本处理指令有哪些

    一亿个数的文件,如何分成两个文件a,b,使得a文件的数都小于b,同时文件大小要差不多。

    均匀分布如何生成正态分布

    SVM原理,支撑向量越多越好还是越少越好

    二叉树深度遍历,时间复杂度和空间复杂度

    二维排序矩阵搜索

    项目中的长时间推广问题,如何考虑样本之间非独立的影响。

    编程题,矩阵中的最短路,有门有钥匙。动态规划加状态向量。

    贝叶斯公式,实际如何计算,如何解决精度问题。

    字符串转数字

    svm核函数有哪些,如何选取,手写表达式

    降维方法介绍

    c的虚函数,虚函数指针和虚函数表存在哪儿

    Linux 文件权限修改,参数介绍

    模型的比较如何做

    随机森林和提升树

    卷积神经网络原理

    如何避免网络的过拟合

    如何网络调优

    Python 的数据结构有哪些

    tuple 和set的区别,set的底层实现

    hash表的算法有哪些

    svm推导,一直到序列最小化求解。核函数如何体现,有哪些类型。

    构建分类器的整个流程是什么

    数据清洗方法,缺失值处理方法,降维方法

    pca原理推导

    决策树算法的介绍

    二维排序数组搜索

    如何构建欺诈交易识别的模型?

    不均衡的数据如何分类

    归并排序,二维排序数组搜索,中序遍历重构二叉树

    svm推导,为什么要用拉格朗日乘数法,对偶问题是什么

    KKT条件都有什么,如何求解svm的最优化问题

    数据不均衡如何解决,抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率。

    逻辑回归原理,推导求解方法。

    为什么选用对数极大似然函数作为优化目标,用平方损失有什么问题。

    逻辑回归对特征有什么要求,是否需要做离散化,离散化的好处与坏处。

    …………

    ……


    原文:https://blog.csdn.net/litongwei7601/article/details/80132679 

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  • 图像处理笔试面试题

    千次阅读 2019-07-05 10:18:16
    七月 北京 | 高性能计算之GPU CUDA培训7月27-29日三天密集式学习 快速带你入门阅读全文&gt;正文共1053个字,预计阅读时间5分钟。秋招各种笔试面试,总...
        

    七月 北京 | 高性能计算之GPU CUDA培训

    7月27-29日640?wx_fmt=jpeg三天密集式学习  快速带你入门阅读全文>


    正文共1053个字,预计阅读时间5分钟。


    秋招各种笔试面试,总结下遇到的图像处理和C++的题目。写下来的都是能记起来的,记不起来的应该也有不少。大概让没有经历过的人知道会遇到什么样的问题,可以提前准备下。除了一下题目之外,最多的还是围绕着你做过的项目来问的。


    640?wx_fmt=gif

    1、图像处理题目


    注意,一下所有需要写代码的题目,不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。


    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。

    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。

    23. ......


    640?wx_fmt=gif

    2、C++笔试面试题目


    这个就太多了,随便说几个印象比较深的(还能记起来的)。需要注意的一点是,笔试面试的时候一般不严格区分C和C++。


    1. 指针相关问题,比如:

    • *与const位置不同分别表示什么意思。

    • 指针与引用的区别。

    • 深拷贝与浅拷贝。

    • 指针数组与数组指针。

    • 指针函数与函数指针。

    • 野指针。

    • ......

    宏。

    const作用。

    static作用。

    sizeof相关问题。

    实现strcpy函数、memcpy函数。

    类的静态成员(变量和函数)。

    继承相关问题。

    vector实现。

    快速排序实现及复杂度问题,使用场景问题。(也有可能是其他常见的排序算法)。

    二分查找实现(递归非递归)。

    二叉树遍历(先序、中序、后续,递归非递归)。

    二叉树相关问题。(二叉树问题是最常见的,经常出现于各种选择题填空题编程题以及面试过程中让白纸写代码的时候)

    递归相关问题。比如给个递归函数问返回结果。或给个问题让用递归解决。

    ......

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    索贝公司笔试题:图像处理算法工程师 一、填空: 1、常用的插值方法有:最近邻插值、双线性插值、立方卷积插值。 2、常用的边缘检测算子有:一阶: Roberts Cross算子, Prewitt算子, Sobel算子, Canny算子, 罗盘...
  • 图像处理笔试面试题(1)

    万次阅读 2017-12-14 20:35:58
    图像处理题目: 注意,一下所有需要写代码的题目,不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。 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。)  ...
  • 图像算法工程师 笔试题集锦

    千次阅读 2018-03-22 15:34:59
    1.嵌入式编程中,什么是大端,什么是小端?大端模式,是指数据的高位保存在内存的低地址中,而数据的低位保存在内存的高地址中;小端模式,是指数据的高位保存在内存的高地址中,而数据的低位保存在内存的低地址中。...
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  • 图像处理笔试题面试题

    千次阅读 2018-02-13 22:50:37
    图像处理笔试题面试题1、相机标定的几个参数答:第一步从世界坐标系转换为相机坐标系,从三维点到三维点的转换,包括R,t(相机外参)等参数;第二步是(投影变换)从相机坐标系转换为成像平面坐标系(像素坐标系),...
  • 华为图像处理算法实习生面试记录

    千次阅读 2018-12-24 16:11:53
    岗位:算法工程师实习生(图像处理方向) 面试方式:一面电话面,二面视频面(异地原因) 面试 一面(技术面): 1、从头到尾把简历问了一遍,深剖,重点是自己干的东西 2、算法考试: 给定一个Array,再给定...
  • 2019.6.4晚参加vivo笔试,算是第一次正式参加的笔试吧~ 一共22道题,选择20道,大题两道~ 总结: ...2.图像处理经典问题好好答呀; 3.深度学习、机器学习也是~ 长路漫漫,少年仍需更加努力! ...
  • 图像处理笔试

    万次阅读 2012-11-17 10:58:50
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  • 一道图像算法笔试

    千次阅读 2018-08-25 00:21:28
    傅里叶变换是重要的图像分析技术,该技术能够从频域分析图像的特性。现在请回答以下问题。 我们进行离散傅里叶变换的时候,往往需要将图像进行补0(以下各图黑色部分)。其中图1,图2补0后图像大小均为L*L,图3补0...
  • 输入一个矩阵和卷积核,求卷积之后的矩阵 输入:原矩阵大小,数值 ,卷积核大小,卷积核数值 输出:卷积之后的矩阵 示例: 输入: 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...using namespace std...
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