计算机视觉面试题

基础知识
定义计算机视觉并解释其主要应用。
描述图像处理和计算机视觉之间的区别。
解释像素、光栅图像和矢量图像的概念。
阐述不同图像格式（如 JPG、PNG、TIFF）的优缺点。
讨论图像增强的技术，例如直方图均衡化和伽马校正。
图像处理
实现图像平滑的各种滤波器（例如高斯滤波器、中值滤波器）。
描述图像分割技术，例如基于阈值的分割和区域增长。
解释边缘检测算子（例如 Canny、Sobel）的工作原理。
讨论图像配准和图像融合的技术。
描述数字图像水印的原理和应用。
特征检测和描述
解释 SIFT、SURF 和 ORB 等特征检测器的原理。
描述 HOG 和 LBP 等特征描述符的工作原理。
讨论用于特征匹配的距离度量（例如欧几里得距离、汉明距离）。
解释 RANSAC 在图像配准中的应用。
目标检测和识别
描述滑动窗口和选择性搜索等目标检测技术。
解释 CNN（卷积神经网络）在目标检测中的应用。
讨论 Faster R-CNN、YOLO 和 SSD 等目标检测算法。
描述目标识别的技术，例如模板匹配和深度学习。
图像分类
解释 VGG、ResNet 和 Inception 等图像分类网络的架构。
描述用于图像分类的激活函数（例如 ReLU、Sigmoid）。
解释正则化技术（例如丢弃和批次归一化）在图像分类中的作用。
讨论用于评估图像分类器性能的度量（例如准确率、召回率和 F1 分数）。
高级技术
解释生成对抗网络（GAN）的基本原理。
描述用于图像修复和图像编辑的深度学习技术。
讨论计算机视觉在自动驾驶、医疗成像和遥感中的应用。
解释图像超分辨率和图像风格迁移的概念。