opencv图像处理面试
时间: 2023-11-05 17:05:28 浏览: 46
Opencv是一个被广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库。在Opencv中,用于存储图像的结构体是Mat。RGB2GRAY是实现将彩色图像转换为灰度图像的函数。
Opencv中有几种赋值方式可以用于Mat对象之间的拷贝。深拷贝可以使用a.clone()或者a.copyTo(b)实现,而浅拷贝可以使用b = a;或者b(a);实现。
对于图像处理,你可以使用Opencv库中的函数来加载和处理图像。例如,你可以使用人脸识别算法来定位图像中的人脸,并使用方框标记出来,从而准确地找到人脸的位置。
关于在Android智能手机上的人脸识别,你可以使用Opencv库的Android版本来实现。Opencv提供了针对Android平台的各种功能和接口,使得在移动设备上进行图像处理变得更加方便和高效。
相关问题
面试常用的opencv图像处理算法
面试常用的OpenCV图像处理算法包括:
1. 图像滤波:常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等,用于降噪和平滑图像。
2. 边缘检测:常用的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等,用于检测图像中的边缘。
3. 目标检测:常用的目标检测算法有Haar特征检测器和基于深度学习的方法如SSD和YOLO等,用于在图像中检测目标物体。
4. 图像分割:常用的图像分割算法有基于阈值的方法如Otsu算法和基于区域的方法如GrabCut算法,用于将图像分割成不同的区域。
5. 特征匹配:常用的特征匹配算法有SIFT、SURF和ORB等,用于在图像中寻找相似的特征点或物体。
6. 图像变换:常用的图像变换算法有仿射变换和透视变换等,用于对图像进行旋转、缩放和投影等操作。
7. 图像修复:常用的图像修复算法有基于纹理合成和基于插值的方法,用于修复图像中的缺失或损坏部分。
这些是OpenCV中常用的图像处理算法,对于面试而言,了解这些算法的思想和应用场景是很有帮助的。同时,对于每个算法的原理和具体实现也需要有一定的了解。
opencv 算法 面试
OpenCV(开源计算机视觉库)是一种广泛应用的计算机视觉和图像处理库。在OpenCV算法面试中,面试官可能会问及以下几个方面的问题:
1. OpenCV库的基本概念和特点:应聘者需要明确说明OpenCV是一个开源库,具有跨平台性、包含众多算法模块、支持多种编程语言等特点。
2. 图像处理基础知识:应聘者需要了解图像处理的基础知识,如图像的表示、颜色空间转换、滤波等内容,并能够解释图像处理算法在OpenCV中如何实现。
3. 特征提取与描述:面试官可能会询问关于特征提取与描述算法的问题,如SIFT、SURF、ORB等算法的原理和应用场景,以及在OpenCV中如何使用这些算法进行特征匹配。
4. 物体检测与识别:面试官可能会问及物体检测与识别的相关算法,如Haar分类器、HOG+SVM等算法,应聘者需要知道这些算法的基本原理和使用方法。
5. 目标跟踪和运动估计:应聘者需要了解目标跟踪和运动估计的常见算法,如KCF、Meanshift等,并能够解释这些算法的原理与应用。
6. 图像分割:面试官可能会问关于图像分割的问题,如常见的分割算法有哪些,如何使用这些算法实现图像分割等。
总之,OpenCV算法面试需要应聘者具备扎实的图像处理和计算机视觉基础知识,并能够熟练运用OpenCV库中的各种算法解决实际问题。最好能够结合具体的项目经验进行回答,展示自己的实际操作能力。