《图像算法》专题

分享一个小厂的图像算法面经😢 1. 自我介绍 2. 泰勒级数展开合并如何定义为图像恢复过程? 3. 傅里叶变换能转为离散余弦变换吗？ 4. 什么是拉普拉斯变换? 5. 有哪些线性方程组的求解库? 6. 相机坐标系到世界坐标系的映射矩阵有几个参数? 7. 场景题: 我有一台精密仪器可以分析预测出骰子投下的点数，投骰子还是不是随机过程? #图像算法#

一面： 主要问实习项目和比赛 很多传统的图像算法内容。 对大疆的了解 反问 无手撕，面试官人很好，看我没啥传统算法经历，只问了简单的知识 二面： 主要问项目部署的具体方案和细节，例如MNN、NCNN、DNN模型的选择这种。 问了以下对大疆产品的了解。以及以后的职业规划。想做哪方面的 介绍了内部的岗位分配和流程 反问 无手撕 求二面通过！！

目标 学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。 您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Nu

问题内容： 是否有人对如何将照片和图像（位图）转换为类似草图的图片有想法，链接，库，源代码…？我找不到任何好的方法来做这件事。 我找到了此链接。如何以编程方式对图像进行卡通化？关于如何以编程方式对图像进行卡通化，但我更喜欢将其图像化为草图。 我想制作一个可以以编程方式将JPEG照片“转换”为粗略图像的android应用。 问题答案： 好的，所以我使用马克告诉我的不同技术找到了自己的答案。我使用以下

9.19线下一面 约30min 1.自我介绍 2.科研项目（原理，方法，结果对比，算法提升等） 3.实习经历（就在vivo工具组实习的，mtk视频算法，自动化调试原理，个人的主要工作和贡献） 4.反问 9.21 线下hr面 约20min 1.自我介绍 2.你在工具组实习的感受，和上司冲突怎么办 3.讲讲你对手机影像的理解（镜头，sensor，算法等） 4.你对你面试官的印象怎么样（一面的面试官可能

1.自我介绍+项目深挖 2.AUC是什么？ 3.学过数字图像处理吗？边缘检测有哪些方法？canny算子具体是怎么做的？ 4.不使用深度学习如何检测视频中的运动物体和轨迹？ 5.C++内存泄漏是什么？如何避免？static关键字的作用 6.深拷贝和浅拷贝区别，python用什么函数进行深拷贝?

1.自我介绍 2.深挖项目 3.内存泄漏 4.进程 线程的区别 5.残差神经网络 6.反问

1.自我介绍 2.成绩排名 3.相机标定 标定的参数 4.项目用到模型的介绍，是不是开源的 5.帧差法 6.腐蚀 膨胀的作用 7.腐蚀的运算细节 原理 8.内存泄漏产生原因 影响 9.static关键字的作用 10.反问

菜鸡的一次试水

9.6笔试 第一题想破脑袋不知道哪种情况少了，A0.75 第二题整数之和为K，也是想破脑袋只过A0.5，这对不就是全排列加去重吗？ 第三题应该最友好了，就是标准的求两个字符串的最长重复子串，A100

6.14一面 6.17二面 （其中6.16下午发短信通知6.17上午二面，间隔也太短了） 一面技术面，项目聊的比较浅，问题也比较八股，甚至没让开视频，很快就结束了 看网上大家分享前两面都是技术面，但是今天二面直接就变综合面试了，没聊什么具体的技术，就是乱七八糟的聊一聊，遇到什么困难怎么解决的，整个过程也很短。 感慨一下tp的面试也太简单了，速度也很快，前一段找实习面的各种厂被拷打麻了

6.5 一面，主要是问了一些项目经历，腐蚀膨胀cv算子这些传统的图像处理，然后聊了以下论文思路。30分钟不到就结束了。 6.8 二面，上来让介绍一下论文，然后和面试官就论文里的一个点争论了很久，然后就结束了，感觉就20分钟。 6.12 收到短信等三面。

不管结果给xdm个参考吧，图像算法岗 一共半个小时左右，很简短的自我介绍，之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟，可能会问一些项目的细节不过问的不深，无手撕，最后还有个类似智力题之类的就结束了，面试官挺好的

问题是我需要一个简化版本的算法，可以计算一个二值图像中几个白色轮廓的质心。例如，如果只有一个白色轮廓，则使用公式计算轮廓中心的坐标Xc和Yc： 其中M是强度m_i的和，m_i是像素强度值，x_i和y_i是像素在图像上的位置，n是像素总数。 有没有人可以建议一些类似的方法来处理几个轮廓，或者如何在计算其中一个轮廓时忽略其他的轮廓，使用相同的公式？

目标 学习几个图像算术操作，例如加、减、位操作等等。 你会学到这些函数：cv2.add()、cv2.addWeighted() 等等。 图片相加 你可以通过 OpenCV 函数 cv2.add() 将两个图像相加，或者简单地通过 Numpy 操作符 res = img1 + img2 将两个图像相加。这两个图像应该有相同的深度和类型，或者第二个 图像 也可以只是一个标量值。 OpenCV 加法和