《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 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

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

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

涉及函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 一、图像加法 使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算，也可以直接使用numpy，res=img1+img2.两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 openCV的加法是一种饱和操作，而numpy的加法是一种模操作。 x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10]) print(c