《图像算法》专题

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

我需要在MATLAB中实现一个基于连通分量算法原理的图像分割函数，但需要做一些修改。这是为了非常简单的2D图像，有一个背景颜色和一些不同颜色的对象。 其思想是，将图像作为一个矩阵，我提供了一个选择背景颜色的工具（它将对每个图像变化）。然后，当图像的背景颜色的值被选中时，我要对图像中的所有对象进行分割，结果应该是一个带标签的矩阵，图像大小相同，背景为0，每个对象有不同的数字。 这是我的意思的一个生动

6.28 笔试 7.13 一面    一小时15分钟 1. 一个M*M的图像，用大小为K*K的卷积核做卷积，通道，步长为1，padding为0，计算卷积过程中乘法操作的次数 2. 什么是图像的直方图特征 3. 边缘检测的原理，流程 4. 分类问题和回归问题的区别 5. 什么是卷积的平移不变形，卷积是否具有旋转不变性 6. 反向传播如何实现的 7. CNN的流程及各个部分的作用 8. 设计或选择激活

今天面试官小姐姐人好好，全程谈项目，不知道结果如何（球求菩萨显灵） 1、自我介绍 2、两个项目的经历都是特征孔识别吗3、基于特征提取用的是什么方法？ 4、对pcl点云处理库的了解程度，用到了什么程度 5、是在视屏上做的还是图像上做的 6、相机标定和手眼标定在项目里的作用 7、相机标定的方法，详细说下 8、相机标定精度的要求 9、什么影响了标定精度 10、相机标定中提取圆用的是什么方法 11、相机标

淘天aigc算法面经 2.24一面（50min） gan和diffusion区别 diffusion优劣 常见的采样方式及原理 ddim dpm++ lcm turbo sdxl相比sd的改进 详细分析了每个部分的改动意图 开放问题 sora diffusion3看法 如何训练达成精准文字生成？ 问了一大堆项目 三十分钟左右 问得很细 会结合项目问相关算法原理 2.26 通知下午hr面

1，闲聊了一会 2，讲了一个项目 3，又开始闲聊 4，反问 面试氛围很轻松，面试官很和蔼，脸上一直挂着微笑。 提供一个信息：TP-LINK提前批开得很早，简历很多，而终面面试官比较少，所以终面会拖很久。

有了解过码本的一些改进吗？除了最近邻匹配？？？ AE，VAE，VQ-VAE 介绍transformer 了解改变n方d复杂度的改进注意力吗 了解哪些传统的图像处理算法 然后一堆场景题 无手撕 #如何判断面试是否凉了##秋招##面经##算法##牛客解忧铺#

简历投递6.16 测评6.17 一面7.8 （面试官迟到15min，面试时间10min) 内容 1.自我介绍 2.本科成绩等基本信息 3.介绍简历上一个项目（利用DBNet,CRNN,以及YOLOV5网络进行电网的各种数据的监控） 4.反问 二面7.22 （面试时间30min) 内容 1.自我介绍 2.和面试官探讨volta和turing架构的N卡加速效果 3.fp16，int8，fp32什么样的

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：视觉图像算法工程师 笔试时间：9.23 笔试题型：15单选+10多选+2编程 （算法方向的卷子） 单选题：主要考察神经网络、深度学习、数据结构算法以及面向对象的知识 多选：主要是机器学习、深度学习、和一些计算机操作系统的知识 编程： 1、从N袋糖果中，每次可以从非空糖果中拿出x个糖果，要把全部糖果拿完，最少需要拿几次 2、好像是leetcode原题，密码破

攒一波人品，许愿座谈会 6.9 一面 25分钟 7.11 二面 50分钟（6.16月过一次二面，当时没空延期了） 7.20 三面 17分钟 一面： 1. 自我介绍 2. 挖项目1 3. 大津法原理，怎么操作的？ 4. 怎么计算连通域的阈值？ 5. 挖项目2 6. transformer中encoder和decoder中的attention有什么区别？ 7. 描述一下NMS的过程 8. BN的过程，

1面6.6 2面6.11 3面6.21 123面都是问的项目，三面还问了一些爱好还有为啥nlp转cv之类的。感觉三次面试都挺轻松的，打磨好自己的项目就行，有少量反问因为我没表达清楚。二面我提了一嘴大一学过c，然后被问了一个问题答不上来，其他基本都还好。 反问: 杭州初期是否提供宿舍，业务相关这些 看能不能给offer了

16min 1、自我介绍 2、根据项目的提问：项目用到了哪些图像处理相关的算法 canny边缘提取原理 图像连通域提取算法 去噪滤波算法有哪些：高斯滤波-随机噪声，中值滤波-椒盐噪声 3、SVM核函数 4、深度神经网络 大多数没答上来，凉了 诸位加油努力 #tplink提前批面经#

20min 1、自我介绍 2、根据项目的提问： 介绍一下fasterrcnn，其中的剪枝蒸馏量化分别是怎么做的； sift特征的提取流程，为什么有旋转不变性： 介绍一下直方图均衡 3、bn层的作用，bn中可训练参数的作用 完全没有问什么排名奖学金之类的问题20分钟全在聊项目，答得也一般，感觉要凉凉了 #面经# #tplink提前批#

自我介绍 这么多比赛怎么平衡时间 比赛负责的什么内容 分割检测的发展，最新的一些模型都有哪些，和传统的模型相比差别在哪儿 DETR 中匈牙利匹配算法具体的流程怎么计算 感觉面试官方向不是很match ，不是很懂我讲的啥，也没有反问。 手撕 链表反转，自己构造输入输出 (调输入调好久lc 刷多了，忘记ACM模式怎么写了，主体没写错，后面发现构造输入写错了。给面试官讲了一遍。 不知道凉没凉，没让反问，

ps：6.17投递，6.30测评 7.13一面 全程没问图像处理的东西，也没撕题...... 先自我介绍。。。 然后问是保研还是考研的？ 本科成绩排名多少? 研究方向是什么？有成果吗？ 介绍一下简历上几个项目。。。(项目都和图像处理没太大关系) 反问环节。。。 最后下来一共20多分钟，不到半个小时。。。 7.21二面 先自我介绍。 聊简历上的一个项目，问细节。 聊研究方向，讲自己的工作。 穿插着问