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。