图像处理算法笔试题 - CSDN
  • 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。...

    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。
    2.SVM常用核函数有哪些?

       线性核函数,多项式核函数,高斯(RBF)核函数,Sigmoid核函数。

    • 如果特征的数量大到和样本数量差不多,则选用LR或者线性核的SVM;
    • 如果特征的数量小,样本的数量正常,则选用SVM+高斯核函数;
    • 如果特征的数量小,而样本的数量很大,则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。


    3.图像插值算法有哪些?

    最邻近插值,线性插值,双线性插值,双三次插值,三线性卷积插值。


    4.比较字符串

    不定期更新。

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  • 图像处理笔试面试整理1

    千次阅读 2018-09-05 18:49:13
    1、图像处理笔试面试(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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  • 图像处理笔试题

    千次阅读 2012-02-12 23:10:06
    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...

    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, 罗盘算子
    二阶: Marr-Hildreth。
    3、能够表征一副图像的基本特征有:灰度值、纹理、形状
    4、FIR滤波器设计中常用的窗函数:三角形(Bartlett)窗、汉宁(Hanning)窗、汉明(Hamming)窗、

    布莱克曼(Blackman)窗
    5、视频流处理单元是:音频流处理单元是:
    6、(2006)10转换成16进制:7d6
    7、X86体系中,常用寄存器中经常用来存储数据的是:
    8、C++类中三种存取权限类型:private、public和protected。
    9、视频帧播放速度的单位是:PAL制式是——25fps,NTSC是——30fps。
    10、mfc中,CFile类最大支持读写——字节,Windows下动态加载一个动态函数名————


    汉王机器视觉(软件工程师):

    1.以下变量pValue分别是什么类型?并请谈谈你对static和const的理解。

    (1)static int(*pValue)[10];静态的指向整形数组的指针(数组指针)

    (2)int(*pValue[10])(int);



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  • 图像处理算法工程师面试

    千次阅读 2018-03-05 11:11:14
    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/PCA4.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...

    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。

     

    数学知识:

    1.贝叶斯全概率公式题。

    2.最小二乘拟合的公式推导和代码实现。

    3.数论or组合数学题。

     

    白板编程:

    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 

     

    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。


    图像基础知识:

    1. 常用的图像空间

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  • 图像处理算法 面试

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  • 一道图像算法笔试题

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  • 图像处理笔试题面试题

    千次阅读 2018-02-13 22:50:37
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  • 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,选择20道,大两道~ 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! ...
  • 图像处理笔试面试

    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...
  • 图像处理笔试面试(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。)  ...
  • 深度学习图像算法面试总结(七月学员思维导图总结)
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图像处理算法笔试题