第七章 目标检测与识别梯度直方图histogram of oriented gradient图像金字塔 image pyramid滑动窗口 sliding window 1 目标检测与识别 A HOG描述符每个单元包含八个直方图即八个方向(n,nw,w,sw,s,se,e,ne)尺度 检测目标可能位于较大图像中位置 检测图像可能位于
整理了一下网上和我面试中遇到的关于OpenCV相关的问题。其中因为我的简历中有个项目用到了特征点检测相关的知识，所以整理了SIFT/SURF和FLANN。 有些知识点也不深入，对于写的不对的地方，欢迎指正。关于OpenCV的内容1.OpenCV中cv::Mat的深拷贝和浅拷贝问题 深拷贝：分配新内存的同时拷贝数据，当被赋值的容器被修改时，原始容器数据不会改变。 浅拷贝：仅拷贝数据，当被赋值容
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2023-11-19 08:06:52
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秋招各种笔试面试，总结下遇到的图像处理和C++的题目。写下来的都是能记起来的，记不起来的应该也有不少。大概让没有经历过的人知道会遇到什么样的问题，可以提前准备下。除了一下题目之外，最多的还是围绕着你做过的项目来问的。一、图像处理题目注意，一下所有需要写代码的题目，不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。给定0-1矩阵，求连通域。（遇到过N次，笔试面试都有，最好做到能徒手hac
1. 分割小物体有什么经验？语义分割主要遇到的问题是低分辨率和语义信息不足等。 (1). 可以融合不同层的语义信息(MLFGAN就是融合多层信息防止细微但鉴别性很强的物体在下采样时丢失，比如帽子，脸以及衣服logo等) (2). 还可以利用多尺度分辨率的上采样模块，有几种思路：一方面是构建图像金字塔但resize这种基于双线性或双曲线插值的全局语义信息不够，可以借助超分来对图像做自适应的“插值”工
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2024-03-24 19:49:50
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大厂面试|OpenCV你真掌握了吗？ 文章目录大厂面试|OpenCV你真掌握了吗？前言：微信交流群：每日面经1问：OpenCV 中的图像处理1、颜色空间转换2、几何变换面试答案解析：思路：扩展：代码:扩展2： 前言：前段时间参与CV算法岗面试，发现现在不少CV算法的同学，上来就是哗哗的几个YOLO甚至Transformer模型，训练测试各种tricks头头是道，简历里都写着熟练OpenCV工具，但
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2024-05-16 20:26:21
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cv程序员必备 随时更新哦目录目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierarchy这种方式要好？ FPN在RPN中的应用如何解决小目标识别问题 介绍目标检测RCNN系列和Yolo系列的
1. main()
{
int a[5]={1,2,3,4,5};
int *ptr=(int *)(&a+1);
printf(“%d,%d”,*(a+1),*(ptr-1));
}输出结果是什么？答案：输出：2,5*(a+1）就是a[1]，*(ptr-1)就是a[4],执行结果是2，5&a+1不是首地址+1，系统会认为加一个a数组的偏移，是偏移了一个数组的大小（本例是5个int
我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题——学习CV要具备哪些基础？CV算法工程师应当掌握哪些技能？01学习CV要具备哪些基础01 编程与数理基础掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。02 机器学习基础了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Pyt
在这篇文章中，我们将提供一些使用OpenCV的示例。在OpenCV中混合图像我们将提供一个逐步的示例，说明如何使用Python OpenCV混合图像。下面我们展示了目标图像和滤镜图像。目标图像滤镜图像import cv2
# Two images
img1 = cv2.imread('target.jpg')
img2 = cv2.imread('filter.png')
# OpenCV
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2024-03-21 19:33:43
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本博客是作者在学习OpenCv入门后简单对知识点进行梳理，各种方法和函数。相关代码：https://github.com/skyCreateXian/opencv.git core组件：基础图像容器Mat-Mat类由两个数据部分组成，矩阵头（包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同，矩阵可以使不同的维数）7种实例化Mat的方法：Mat
文章目录一、opencv基础1、OpenCV中cv::Mat的深拷贝和浅拷贝问题2、opencv常用数据结构和函数2.1、QImage和Mat之间的转换3、颜色空间 RGB、HSV4、基本图形的绘制二、opencv（core）1、图像在内存之中的存储方式彩色图像转灰度图2、访问图像中的像素及像素取反3、获取图像感兴趣范围（ROI）4、图像的线性混合5、分离颜色通道、多通道图像混合6、颜色对比度、亮
公式：dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);第一个参数
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2024-03-28 21:14:31
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1. main()
{
int a[5]={1,2,3,4,5};
int *ptr=(int *)(&a+1);
printf(“%d,%d”,*(a+1),*(ptr-1));
}
输出结果是什么？答案：输出：2,5
*(a+1）就是a[1]，*(ptr-1)就是a[4],执行结果是2，5
&a+1不是首地址+1，系统会认为加一个a数组的偏移，是偏移了一个数组的大小（本例是5
前几天，老大给我 OpenCV 的资料，让咱几个先学着，说是可能会有个 OpenCV 的项目要做，呵呵，自然，我们又是一番学习咯，一开始当然就是搭环境咯，其实 OpenCV 和 VS 2008 的集成开发环境是非常容易搭建的，在网上资料也有很多很多，而我这里也只是拿着别个的东西整理一下而已，这一次，由于搭配环境是没什么技术含量的事情，所以，并不会使用过多的文字来描述整个过程，反而我选择以贴图片的形
引言简历上写项目的流程：项目背景是什么？应用场景在什么地方？目的是什么？创造了什么价值？你做了什么事情？遇到困难时，又是怎么解决的？面试需要准备的内容：一.项目描述与项目细节提问主要描述项目背景，项目实现的功能与方法流程等，面试官会针对细节进行提问，所以项目是要反复打磨的二.深度学习的八股说是八股，但除了一些目标检测模型的发展，原理，各种问题的出现原因与处置方式以外，还有很多东西可以称得上是经验之
导读作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为深度学习上篇。优化算法深度学习优化学习方法（一阶、二阶）一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMS
Question4 大律法二值化实施大津的二值化。 大津的二值化被称为判别分析法，是自动决定二值化中的分离的阈值的方法。 这是根据类内分散与类间分散的比率计算的。 灰度亮度值（像素值）的直方图如下。import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('assets/imori.jpg')
gray = 0.2126 * img[.
注：由于面试官面试的针对人脸识别项目，所以问的人脸识别相关题目比较多。目录1.介绍一下人脸识别项目。2.PCA是什么？3.常用聚类算法有哪些？4.解释一下KNN、K-means。5.有哪些数据增强算法？为什么要进行数据增强？6.什么是二阶段网络？7.直方图是什么？它的作用？8.介绍一下YOLOV3，说明一下优缺点。9.什么是margin？10.介绍一下MTCNN网络，什么是P-Net、R-Net、
基本思想通过Dlib获得当前人脸的特征点，然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合，计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差，使用Ceres不断迭代优化，最终得到最佳的旋转和平移参数。使用环境系统环境：Ubuntu 18.04 使用语言：C++ 编译工具：CMake第三方工具Dlib：用于获得人脸特征点Ceres：用于进行非线性优化CMinpack：用于进行非线性优化 （OPTION
目录0x01 OpenCv的基础知识0x02 操作像素关于如何安装opencv，如何配置环境，这些网上有太多关于这方面的资料了，在这只是我的一些入门笔记：编译环境：Visual Studio 2019编程语言：Cpp0x01 OpenCv的基础知识（一）OpenCv库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数opencv_high
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2024-03-28 22:54:08
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