秋招必备：3D视觉、图像处理与计算机视觉Java面试要点

资源摘要信息:"高级java笔试题-CV_Notes:「3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR)+传统图像处理+计算机视觉(偏AI)」重要知识点和面试问题" 本资源提供了针对3D视觉、传统图像处理、计算机视觉（尤其是与AI相关的部分）的重要知识点和面试问题。其内容适合那些在计算机视觉领域寻求职位的人士，特别是3D视觉相关岗位，如三维重建、SLAM（同步定位与地图构建）、AR/VR（增强现实/虚拟现实）等方向。 以下是对标题和描述中提及的知识点的详细解读： 1. QR分解和SVD分解：这两种数学工具在计算机视觉中非常关键，用于解决线性方程组问题。QR分解通常用于最小二乘法中，而SVD（奇异值分解）在数据降维、图像去噪等领域有重要应用。在这份资源中，提到了使用QR分解来求解投影矩阵P，这与相机内外参数的标定过程有关。 2. 三维重建：这是指从一系列二维图像中恢复出场景的三维结构的过程。三维重建的知识点包括但不限于相机模型的理解、特征点匹配、深度估计等。 3. SLAM：SLAM技术旨在使机器人或无人车辆能够在没有地图的情况下进行导航，同时建立环境地图。该技术要求面试者对相关算法有深入理解，例如如何处理传感器数据、地图构建、定位、回环检测等。 4. AR/VR：增强现实和虚拟现实是通过计算机技术增强或创建现实世界环境的交互体验。在这个领域，面试者需要了解相关的图像处理、传感器融合、渲染技术等。 5. 2D-2D：这可能指的是图像特征匹配中的二维特征点对应关系，通常通过基本矩阵或本质矩阵来描述。基本矩阵适用于没有已知相机内参的情况，而本质矩阵则是相机内参已知时的对应矩阵。 6. 相机标定：相机标定是确定相机内参和外参的过程，是计算机视觉领域的一个基本任务。DLT（直接线性变换）是一种常用的相机标定方法，此外还有其他变种方法。 7. 齐次坐标：在计算机视觉中，齐次坐标被广泛应用于图像几何变换，它允许使用矩阵乘法来表示线性变换和投影。点到直线的距离计算在理解几何关系时非常重要。 8. 线性方程解的判定：理解线性方程组解的存在性和唯一性条件对于计算机视觉算法的开发至关重要。 关于使用方法，资源支持在线浏览以及本地使用markdown阅读器如typora打开阅读，方便用户根据自己的情况选择使用方式。 在「:pushpin:TODO」部分，作者表明了自己尚未整理完的部分，例如3D视觉部分的具体知识点和答案，以及齐次坐标、DLT、PnP及其变种等内容。这表明该资源还在持续更新和完善中。 最后，资源的标签为“系统开源”，这可能意味着资源的整个仓库是开源的，用户可以自由使用和贡献，这也符合开源社区共享知识的理念。 总结来说，这份资源为准备计算机视觉领域职位的求职者提供了一份重要的复习材料，涵盖了该领域中众多核心知识点和面试时可能遇到的问题。