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。

相关问题

opencv图像处理算法

OpenCV图像处理中常用的算法包括图像插值算法、积分图像和Roberts算子。
图像插值算法主要用于图像的缩放和旋转等操作。其中，resize函数是OpenCV中常用的图像插值函数，可以根据指定的尺寸对图像进行缩放操作。
积分图像是一种用于计算图像区域内像素值之和的方法，可以用于图像模糊、图像加权平均等操作。它通过计算图像中每个像素点的原点到该点所构成的矩形的面积，实现对图像区域的计算。
而Roberts算子是一种边缘检测算子，它通过计算对角方向相邻的两个像素之差，来定位图像的边缘。Roberts算子适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。
所以，OpenCV图像处理算法包括图像插值算法、积分图像和Roberts算子。

opencv图像处理面试

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。