图像处理面试必备：60题解析，涵盖连通域、直方图、滤波器等

"这是一份关于图像处理的面试题集，包含了从连通域计算到特征提取等多个核心知识点，适合准备图像处理岗位面试者参考学习。文档提供了高清PDF版本，内容详细，包括了问题和答案解析。" 1、连通域的计算在图像处理中是一个基础任务，通常用于识别和分割图像中的物体。连通域是指在图像中，同一颜色或灰度值相邻的像素点集合。在0-1矩阵中，可以通过深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来寻找并标记出所有的连通域。 2、灰度图的直方图是描述图像灰度分布的统计图形，可以反映图像的整体亮度信息和对比度。编写一个函数来计算直方图，通常需要遍历图像的每个像素，统计每个灰度级出现的频率，然后将这些频率绘制在直方图中。OpenCV库提供了一个方便的`cv2.calcHist`函数可以实现这个功能。 3、均值滤波和中值滤波是两种常用的图像平滑方法，用于去除噪声。均值滤波是用像素邻域的平均值来代替该像素值，而中值滤波则是用邻域像素的中值来替换中心像素，这使得中值滤波在去除椒盐噪声等局部异常值时效果更好。 4、高斯算子、Sobel算子和拉普拉斯算子是图像处理中用于边缘检测和细节增强的工具。高斯算子用于平滑图像，减少噪声影响；Sobel算子是一种差分算子，用于计算图像的梯度，检测边缘；拉普拉斯算子也是边缘检测算子，它基于图像的二阶导数，对突变区域敏感。Sobel算子有明确的水平和垂直方向滤波器，适用于检测特定方向的边缘，而拉普拉斯算子则没有明确的方向性。 5、特征提取是图像处理的关键步骤，常用的方法如SIFT（尺度不变特征变换）能够提取出图像中的关键点，即使在尺度变化、旋转或光照变化下仍能保持稳定。SIFT首先在不同尺度的空间中找到稳定的特征点，然后对这些点进行描述，生成描述符，以便于匹配和识别。 这些面试题目覆盖了图像处理的基本概念和技术，包括基本操作（如连通域、直方图）、滤波（均值、中值）、边缘检测（Sobel、拉普拉斯）以及高级的特征提取（SIFT），对于理解和应用图像处理技术有重要的指导意义。