图像处理面试宝典：OpenCV中的核心算法解析

"在图像处理领域，OpenCV库是一个不可或缺的工具，它提供了丰富的函数和算法来处理各种图像操作。在面试中，了解这些基本概念和技术是至关重要的。 1、图像灰度直方图与直方图均衡化 图像灰度直方图是描述图像中各个灰度级别的像素出现频率的图形表示。通过计算每个灰度级的像素数量，可以得到直方图。直方图均衡化是一种非线性变换技术，旨在改善图像的对比度，特别是在低对比度图像中。它通过扩展图像的灰度级分布，使得图像的灰度值更均匀地分布在可用的灰度范围内。直方图规定化则更进一步，允许自定义目标直方图，以针对性地增强某些灰度范围的对比度。 2、滤波技术 - 均值滤波是最简单的滤波器之一，通过计算邻近像素的平均值来平滑图像。尽管它能够去除一些噪声，但也会导致图像细节的损失，特别是对于边缘锐化的处理不够理想。 - 中值滤波是一种非线性滤波方法，特别适合去除椒盐噪声。它取滤波窗口内像素的中值作为中心像素的新值，有效地保护了边缘细节。 - 高斯滤波是线性滤波的一种，使用高斯核进行加权平均，对消除高斯噪声非常有效，同时也能较好地保持图像边缘。高斯滤波器的大小和标准差决定了其平滑程度和对细节的保留。 3、其他图像处理操作 - 阈值分割是将图像分成前景和背景的一种方法，大津阈值(OTSU阈值)是一种自动选择最佳阈值的方法，适用于多级灰度图像。 - 寻找连通域用于识别图像中的连续相同颜色或灰度的区域。 - 查找轮廓可以检测图像中物体的边界，通常用于物体识别或形状分析。 - 边缘检测，如Sobel算子、Roberts算子和Canny算子，用于识别图像中的边界，Canny算子因其鲁棒性和精度而被广泛使用。 - 图像腐蚀和膨胀是形态学操作，用于消除小的噪声点和细化或扩大图像的特征。 在面试中，理解这些基本概念并能用代码实现它们是必要的。例如，使用OpenCV，可以使用`cv::equalizeHist`进行直方图均衡化，`cv::blur`或`cv::GaussianBlur`进行滤波操作，`cv::threshold`进行阈值分割，以及`cv::findContours`提取轮廓。熟悉这些函数和它们的参数可以帮助解决实际问题。 掌握这些图像处理和OpenCV的基础知识对于在算法工程面试中脱颖而出至关重要。在准备面试时，不仅要知道这些概念，还要能灵活应用，并且能够解释它们在实际场景中的作用和意义。"