计算机视觉面试题精讲：算法与代码

Kaggle视觉竞赛实战：金牌方案解析

• 前言
• 一、图像基础操作与算法
• • 1.1 图像的读取、显示与保存
  • 1.2 图像的缩放、旋转与裁剪
• 二、特征检测与匹配算法
• • 2.1 SIFT 特征检测
  • 2.2 ORB 特征匹配
• 三、目标检测算法
• • 3.1 基于 Haar 特征的级联分类器
  • 3.2 YOLO 算法简介与代码示例
• 四、图像分割算法
• • 4.1 K-Means 聚类图像分割
  • 4.2 基于阈值的图像分割
• 五、深度学习在计算机视觉中的应用
• • 5.1 卷积神经网络（CNN）基础
  • 5.2 迁移学习在图像分类中的应用
  • 5.3 视觉Transformer（ViT）简介
• 六、常见面试问题解析
• • 6.1 如何解决图像识别中的类别不平衡问题？
  • 6.2 简述目标检测中 one-stage 和 two-stage 算法的区别
  • 6.3 图像分割中语义分割、实例分割和全景分割的区别
• 七、总结与展望
• 联系博主

Kaggle视觉竞赛实战：金牌方案解析​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域的面试中，算法与代码能力是考察的核心。本文将围绕计算机视觉面试中常见的算法问题，结合详细的代码示例和概念解析，帮助大家深入理解相关知识，为面试做好充分准备。

前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息