图像算法工程师面试题篇（三）——chatGPT总结版

传统图像算法面试问题

1、什么是边缘检测，如何实现？

2、什么是二值化，如何实现？

3、什么是直方图均衡化，如何实现？

4、什么是形态学操作，有哪些常见的形态学操作？

5、什么是轮廓提取，如何实现？

6、什么是区域生长算法，如何实现？

7、什么是插值算法？有哪些常见的插值算法？

8、什么是基于模板匹配的目标识别算法，如何实现？

9、什么是霍夫变换，有哪些常见的霍夫变换？

10、什么是图形匹配，有哪些常见的图形匹配算法？

11、什么是图像滤波？有哪些常见的图形滤波算法？

12、什么是图像分割？有哪些常见的图像分割算法？

13、什么是图像补全？有哪些常见的图像补全算法？

14、什么是边缘修复？有哪些常见的边缘修复算法？

15、什么是颜色回复，有哪些常见的颜色恢复算法？

16、降噪算法

17、什么是凸包？如何实现凸包的计算？

18、关键点提取算法

19、什么是SIFT算法，如何实现？

20、什么是SURF算法？

21、ORB算法是什么，怎么实现？

22、什么是Harris角点检测算法，如何实现？

23、什么是FAST算法？如何实现

24、什么是HOG特征，如何实现？

25、什么是Haar-cascade分类器，怎么实现？

26、怎么检测图像中的直线，有哪些常见的直线检测算法？

27、怎么检测图像中的圆形，有哪些常见的圆形检测算法？

28、怎么检测图像中的椭圆？

29、什么是形态学重建，如何实现？

30、什么是灰度共生矩阵，有哪些常见的灰度共生矩阵算法？

31、什么是拉普拉斯算子，如何实现拉普拉斯算子？

32、什么是高斯金字塔，列举一些常见的高斯金字塔算法。

33、什么是拉普拉斯金字塔，有哪些常见的拉普拉斯金字塔算法？

34、什么是图像压缩，有哪些常见的图像压缩算法？

35、图像融合是什么？

36、动态规划

37、分形分析

38、颜色定位

39、边缘增强

40、自适应滤波

41、怎么去除图像中的条纹干扰

42、怎么去除图像中的毛刺点

43、怎么去除图像中的关照影响

44、什么是CAMshift算法，如何实现

45、什么是Mean Shift算法，如何实现

46、LBP算法

47、什么是AdaBoost算法

48、视觉单应性是什么？如何实现视觉单应性计算？

49、有哪些常见的直线检测算法

50、怎么检测图像中的环形结构，有哪些常见的环检测算法

51、什么是四位映射，有哪些常见的思维映射算法？

52、什么是卷积，有哪些常见的卷积算法

53、什么是离散傅里叶变换（DFT），有哪些常见的DFT算法

54、什么是小波变换？

55、什么是PID控制算法？如何应用到图像处理中

56、什么是形态学滤波，有哪些常见的形态学滤波算法？

57、什么膨胀和腐蚀，如何实现？

58、什么图像处理中的基本数学运算，包括哪些常用的数学运算？

59、什么是图像配准，有哪些常见图像配准算法？

60、什么是图像分析，有哪些常见的图像分析算法？

61、

不常见的问题

1、什么是机器视觉？

答：机器视觉是指利用摄像机和图像处理基础，让计算机系统实现对现实中物体形态、颜色、纹理等视觉特征的识别与分析，为机器做出决策和操作提供支持。

2、你最擅长的技术是什么？如何应用到视觉检测中？

答：视觉算法或者编程语言，以及在实际项目中如何应用的经验等。

3、简述HOG特征在目标检测中的作用

HOG特征是一种基于图像梯度的特征描述方法，通过比较不同方向的图像梯度来提取物体的形状和纹理特征，常用于行人检测和目标识别任务中。

4、如何使用深度学习进行图像识别？

利用深度学习的卷积神经网络（CNN）对图像中的特征进行学习和提取，通过全连接层对提取的特征进行分类和回归。

5、面对工业生产中的视觉检测问题，你会采用哪些方法进行处理？

6、什么是自适应阈值？

自适应阈值处理是指根据图像中的局部特征自动调整二值化的门限值，适应不同区域的亮度、对比度等变化，提高图像加工效果。

7、什么是相机标定，如何进行标定？

相机标定是指根据相机成像的特点，将图像中点的做标的转换为三维世界坐标。常见的标定方法包括张正友标定法，Tsai标定法等。

8、如何判断目标图像中的圆形和举行？

利用形状匹配和边缘检测等方法识别图像中的圆形和举行

9、什么是图像配准？

图像配准是指将两幅或多幅不同角度或不同时间拍摄的图像进行变换对齐，以实现目标检测、医学影像诊断等目的

10、如何利用摄像机和光源优化视觉检测系统的性能？