面试问题总结——关于OpenCV（二）
- 最近小组在面试视觉算法工程师，顺便整理了一波关于OpenCV的面试题目。
有些知识点也不深入，对于写的不对的地方，欢迎指正。
目录
- 20.像素梯度如何计算？
- 21.关于开运算和闭运算的理解
- 22.开运算和闭运算有什么优缺点？
- 23.图像插值有哪些？
- 24.图像金字塔的原理
- 25.边缘检测算法有哪些？
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- 说说Canny检测算法的原理
- 26.OpenCV圆检测的算法原理是什么？
- 27.图像去噪有什么方法？
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- 高斯滤波去噪的原理
- 28.仿射变换的原理
- 29.OpenCV 中cv2.warpPerspective()和cv2.warpAffine()的区别是什么？
- 30.OpenCV 中cv::Mat的内存管理机制是什么？如何解决处理大量图像时出现的内存泄漏
20.像素梯度如何计算？
原理：像素梯度表示图像中像素强度变化的速率，通常用于边缘检测等任务，计算通常基于图像的亮度（或颜色通道）的变化，如 Sobel 算子。
Sobel算子是基于图像中水平和垂直方向上的像素强度差异来计算梯度。它包括两个滤波器（就是两个3x3的矩阵，类似卷积核）：一个计算水平方向的梯度（Gx），另一个计算垂直方向的梯度（Gy）。
主要用于识别图像中的边缘，或者特征提取，如物体的轮廓、形状等。
OpenCV中可以用cv::Sobel()来实现Sobel算子的功能
21.关于开运算和闭运算的理解
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开运算
先腐蚀，再膨胀
作用：主要用于去除外部小突起，分离粘连目标，轮廓外边缘更平滑。
