# 计算机视觉面试题目及思考
计算机视觉是人工智能的重要分支，涉及如何让计算机“看”懂图像和视频。随着深度学习的发展，这一领域取得了显著的进展。本文将探讨几种常见的计算机视觉面试题目，并以代码示例进行说明，帮助读者更好地理解这个有趣的领域。
## 面试题目一：图像分类
图像分类是计算机视觉中的基本任务，主要目的是将图像分配到一个预定义的类别中。我们可以使用卷积神经网络（CNN）来实现这一目标
计算机视觉笔记图像：二值图（0，1） 灰度图（0~255） 彩色图（RGB）卷积：滤波器翻转 ，可使用乘法交换律互相关：滤波器不翻转，不可使用乘法交换律边缘检测：求导求极值，极值点即为边缘高斯滤波器：均值滤波器：Sobel算子：RANSAC（直线检测算法，模型匹配算法） RANdom Sample Consistence随机选择一组种子点对模型进行初始的估计根据初始的估计计算出局内点（到直线的距离
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2023-11-02 11:33:01
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目录选择题简答题第一题第二题编程题第一题题意思路代码第二题题意思路代码 笔试共有选择题30道、简答题2道、编程题2道，分别为60分、60分、40分，两个小时。以下内容的编写全凭记忆和个人理解，如有什么不对的地方，希望大家见谅。 选择题 具体题目肯定记不住了，就说说都有哪些题型吧。 &nbs
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2023-05-30 13:08:13
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1 用经典的caffe网络训练，得到一个100KB的模型，里面共存储了____个权重值2 反卷积层参数配置为：pad 2, kernel size 4, stride 3。输入feature map长宽为32，输出feature map的长宽为______反卷积计算公式：output=s(i-1) + k-2p (s:步长，i:输入尺寸，k:卷积核尺寸，p:padding,某一边填充的尺寸，一般为
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2023-05-26 23:48:45
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.精品 一、1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。2.直方图的均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度
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2023-08-04 22:04:52
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在面对“计算机视觉面试题 知乎”这类问题时，我们需要建立一个明确的解决方案框架。我将这一过程细分为多个模块，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用，以帮助读者更好地理解和解决相关问题。
在此背景下，我们首先需要搭建合适的环境。
### 环境准备
在开始之前，确保已安装以下前置依赖：
- OpenCV (版本至少4.5.0)
- TensorFlow (版本至少2.4
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了
如何实现“大疆计算机视觉算法面试题及答案”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“大疆计算机视觉算法面试题及答案”。以下是整个过程的步骤：
步骤 | 说明
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1. 确定问题 | 首先，你需要明确“大疆计算机视觉算法面试题及答案”的具体内容和要求。根据题目的要求，确定你需要实现的功能。
2. 研究算法 | 接下
原创
2024-01-04 07:55:06
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作者丨我要鼓励娜扎编辑丨极市平台导读正值秋招进行时，本文收集了深度学习&计算机视觉方向的相关面试题，涵盖反卷积、神经网络、目标检测等多个方面，内容非常全面。1.什么是反卷积？反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。一般的卷积运算可以看成是
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2023-10-03 18:04:19
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1.常见的lose损失函数？1.交叉熵损失函数：与softmax回归一起使用，输出为概率分布。2.指数损失函数3.平方损失函数（最小二乘法）2.说清楚精确率与召回率：精确率(precision)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"实际被检索到的(TP+FP)"的比例.召回率(recall)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"应该检索到的ite
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2023-08-13 19:23:14
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1.如何解决梯度爆炸与消失答：1. 预训练加微调 —— 每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，此过程就是逐层“预训练”；在预训练完成后，再对整个网络进行“微调”（fine-tunning）。在各层预训练完成后，再利用BP算法对整个网络进行训练。此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优，此方法有一定的好处，但是目前应
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2023-10-16 20:14:47
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CNNCNN在图像上表现好的原因直接将图像数据作为输入，不仅无需人工对图像进行预处理和额外的特征抽取等复杂操作，而且以其特有的细粒度特征提取方式，使得对图像的处理达到了几近人力的水平。参数和计算量的计算 卷积输入为W×H×C，卷积核K×K×C，输出W1×H1×C1 计算量：W1×H1×C1×K×K×C参数量：C1×K×K×C调试、修改模型的经验数据层面 获取更多的数据、数据扩增或生成、对数据进行归
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2023-08-20 23:22:12
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1,计算机视觉在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事学等领域有着极大的潜在应用价值, 所以它在国际上越来越受人重视。下列选项中哪项不是计算机视觉的应用？（C）A. 零件识别与定位 B. 机器人对话系统优化 C.移动机器人导航 D.
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2024-01-24 15:03:08
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题目 1.【排序题】梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差答案：dcaeb2.【多选题】小明在训练深度学习模型时，发现训练集误差不断减少，测试集误差不断增大，以下解决方法正确的是？A. 数据增广B. 增加网络深度C. 提
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2023-10-31 17:42:01
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目录一，导论二，图像采样和频域处理1.计算机图像2.常用的亮度等级（灰度值）3.多通道图像4.图像插值算法（记住哪些算法）5.像素空间关系1像素邻域2.像素连接3.像素连通4.像素距离（三个公式记住）6.傅里叶级数7.傅里叶变换8.离散余弦变换三，基本图像处理运算1.灰度直方图2.点算子 3.直方图正规化（计算题） 4.直方图均衡化（步骤，计算） 5.阈值处理6.最优
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2023-09-06 11:27:30
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# 计算机视觉面试试题实现指南
计算机视觉通常是通过分析和处理图像或视频数据来提取信息的技术。在面试中，常见的计算机视觉试题包括图像分类、目标检测、图像分割等。本文将带你逐步实现一个简单的图像分类算法，使用 Python 和 TensorFlow。为了清晰地介绍每一步，我们将整件事情的过程分解为几个步骤，并给出相应的代码示例。
## 流程步骤
以下是实现图像分类所需的步骤：
| 步骤编号
原创
2024-10-28 05:51:49
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# 计算机视觉题目实现流程
## 1. 理解题目需求
首先，我们需要详细理解计算机视觉题目的需求，明确题目要求和期望的结果。
## 2. 数据准备
在开始实现之前，我们需要准备相关的数据集。数据集可以包括图片、视频等，这些数据将作为我们的输入。同时，还需要有对应的标签或者答案，以便我们可以验证模型的准确性。
## 3. 数据预处理
为了提高模型的性能，我们需要对数据进行预处理。预处理的具体步
原创
2023-08-21 09:37:01
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关于K-means聚类算法，请回答以下问题：K-means是有监督聚类还是无监督聚类？（2分）写出将N个样本（X=(x1,…,xN)）聚成K类的K-means聚类算法的优化目标函数。（6分）请用伪代码写出聚类过程。（8分）假设样本特征维度为D，请描述Kmeans算法时间复杂度。（4分）参考答案： 1， 无监督2， 优化目标函数：F(X,K) =i=1Kj=1Ni(xj-μi)23， 聚类过程：初始
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2023-09-13 19:07:03
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1、计算机视觉与机器视觉的区别计算机视觉是利用计算机实现人的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工、解释，侧重于场景分析和图像解释的理论和方法，而机器视觉更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统，以及实现检测和辨识物体的算法。2、欧氏距离、城区距离、棋盘距离区别欧氏距离给出的结果最准确,但计算时需平方和开方运算,计算量较大。城区距离和棋盘距离为非欧氏距离,不需平方和开方
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2023-08-11 13:20:22
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（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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