图像算法入门面试

❶ 图像处理要学什么

图像编码技术、图像分割等。

❷ 做图像类算法面试的时候会不会面试数学

我在《再谈逗我是怎么招程序员地》中比较保守地说过，逗问难的算法题并没有错，错的很多面试官只是在肤浅甚至错误地理解着面试算法题的目的。地，今天，我想加强一下这个观点——我反对纯算法题面试！（注意，我说的是纯算法题）图片源Wikipedia（点击图片查看词条）我再次引用我以前的一个观点——能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题，你可以想想，小学奥数题可能比这些题更难，但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。好了，让我们来看一个示例（这个示例是昨天在微博上的一个讨论），这个题是——逗找出无序数组中第2大的数地，几乎所有的人都用了O(n)的算法，我相信对于我们这些应试教育出来的人来说，不用排序用O(n)算法是很正常的事，连我都不由自主地认为O(n)算法是这个题的标准答案。我们太习惯于标准答案了，这是我国教育最悲哀的地方。（广义的洗脑就是让你的意识依赖于某个标准答案，然后通过给你标准答案让你不会思考而控制你）功能性需求分析试想，如果我们在实际工作中得到这样一个题 我们会怎么做看我一定会分析这个需求，因为我害怕需求未来会改变，今天你叫我找一个第2大的数，明天你找我找一个第4大的数，后天叫我找一个第100大的数，我不搞死了。需求变化是很正常的事。分析完这个需求后，我会很自然地去写找第K大数的算法——难度一下子就增大了。很多人会以为找第K大的需求是一种逗过早扩展地的思路，不是这样的，我相信我们在实际编码中写过太多这样的程序了，你一定不会设计出这样的函数接口 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不会设计出 DestroyBaghdad(); 这样的接口，而是设计一个DestoryCity( City& ); 的接口，而把Baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2当成参数传进去。这是最基本的编程方法，用数学的话来说，叫代数！最简单的需求分析方法就是把需求翻译成函数名，然后看看是这个接口不是很二看！（注：不要纠结于FindMaxNum()或FindMinNum()，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那么二）非功能性需求分析性能之类的东西从来都是非功能性需求，对于算法题，我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收，这是算法学术界的风格。所以，习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力，只会机械地思考算法之内的性能，而忽略了算法之外的性能。如果题目是——逗从无序数组中找到第K个最大的数地，那么，我们一定会去思考用O(n)的线性算法找出第K个数。事实上，也有线性算法——STL中可以用nth_element求得类似的第n大的数，其利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况：1）Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第 k-|Sa|个元素即为第k大数；2） Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)。搞学术的nuts们到了这一步一定会欢呼胜利！但是他们哪里能想得到性能的需求分析也是来源自业务的！我们一说性能，基本上是个人都会问，请求量有多大看如果我们的FindKthMaxNum()的请求量是m次，那么你的这个每次都要O(n)复杂度的算法得到的效果就是O(n*m)，这一点，是书呆子式的学院派人永远想不到的。因为应试教育让我们不会从实际思考了。工程式的解法根据上面的需求分析，有软件工程经验的人的解法通常会这样：1）把数组排序，从大到小。2）于是你要第k大的数，就直接访问 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然后，接下来的m次对FindKthMaxNum()的调用全是O(1)的，整体复杂度反而成了线性的。其实，上述的还不是工程式的最好的解法，因为，在业务中，那数组中的数据可能会是会变化的，所以，如果是用数组排序的话，有数据的改动会让我重新排序，这个太耗性能了，如果实际情况中会有很多的插入或删除操作，那么可以考虑使用B+树。工程式的解法有以下特点：1）很方便扩展，因为数据排好序了，你还可以方便地支持各种需求，如从第k1大到k2大的数据（那些学院派写出来的代码在拿到这个需求时又开始挠头苦想了）2）规整的数据会简化整体的算法复杂度，从而整体性能会更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和STL一样的近似O(n)复杂度的算法没人敢动）争论你可能会和我有以下争论，如果程序员做这个算法题用排序的方式，他一定不会像你想那么多。是的，你说得对。但是我想说，很多时候，我们直觉地思考，恰恰是正确的路。因为逗排序地这个思路符合人类大脑处理问题的方式，而使用学院派的方式是反大脑直觉的。反大脑直觉的，通常意味着晦涩难懂，维护成本上升。就是一道面试题，我就是想测试一下你的算法技能，这也扯太多了。没问题，不过，我们要清楚我们是在招什么人看是一个只会写算法的人，还是一个会做软件的人看这个只有你自己最清楚。这个算法题太容易诱导到学院派的思路了。是的这道逗找出第K大的数地，其实可以变换为更为业务一点的题目——逗我要和别的商户竞价，我想排在所有竞争对手报价的第K名，请写一个程序，我输入K，和一个商品名，系统告诉我应该订多少价看（商家的所有商品的报价在一数组中）地——业务分析，整体性能，算法，数据结构，增加需求让应聘者重构，这一个问题就全考了。你是不是在说算法不重要，不用学看千万别这样理解我，搞得好像如果面试不面，我就可以不学。算法很重要，算法题能锻炼我们的思维，而且也有很多实际用处。我这篇文章不是让大家不要去学算法，这是完全错误的，我是让大家带着业务问题去使用算法。问你业务问题，一样会问到算法题上来。小结看过这上面的分析，我相信你明白我为什么反对纯算法面试题了。原因就是纯算法的面试题根本不能反应一个程序的综合素质！那么，在面试中，我们应该要考量程序员的那些综合素质呢看我以为有下面这些东西：会不会做需求分析看怎么理解问题的看解决问题的思路是什么看想法如何看会不会对基础的算法和数据结构灵活运用看另外，我们知道，对于软件开发来说，在工程上，难是的下面是这些挑战：软件的维护成本远远大于软件的开发成本。软件的质量变得越来越重要，所以，测试工作也变得越来越重要。软件的需求总是在变的，软件的需求总是一点一点往上加的。程序中大量的代码都是在处理一些错误的或是不正常的流程。所以，对于编程能力上，我们应该主要考量程序员的如下能力：设计是否满足对需求的理解，并可以应对可能出现的需求变化。

❸ 诺瓦星云算法图像工程师面试好过没

好过。
1、诺瓦星云算法图像工程师的面试首先是电话面试，回答一些基本问题。
2、然后是自我介绍和最后的反问，真正的面试时间就十几分钟，侧重点在项目上，没有关于通用能力的问题，所以好过。

❹ 图像匹配的算法

迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提 取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。

❺ java的图像算法

//没听懂你的需求，能更清楚一些吗？

我以前的一个程序使用BufferedImage读取图像像素点的RGB值，例子在下面。

你从例子中了解一下用一个整数表示RGB颜色的方法。然后用setRGB方法满足你的要求。

方法：
java.awt.image.BufferedImage

public int getRGB(int x,int y)
返回默认 RGB 颜色模型 (TYPE_INT_ARGB) 和默认 sRGB 颜色空间中的整数像素。如果此默认模型与该图像的 ColorModel 不匹配，则发生颜色转换。在使用此方法所返回的数据中，每个颜色分量只有 8 位精度。

public void setRGB(int x, int y,int rgb)
将此 BufferedImage 中的像素设置为指定的 RGB 值。假定该像素使用默认 RGB 颜色模型、TYPE_INT_ARGB 和默认 sRGB 颜色空间。对于具有 IndexColorModel 的图像，则选择最接近的颜色的索引。
参数：
x - 要设置的像素的 X 坐标
y - 要设置的像素的 Y 坐标
rgb - RGB 值

例子：（获取RGB值）---了解一下用一个整数表示RGB颜色的方法
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.io.*;

public class Test{
public static void main(String args[]) {
int[] rgb = new int[3];

File file = new File("a.bmp");
BufferedImage bi=null;
try{
bi = ImageIO.read(file);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}

int width=bi.getWidth();
int height=bi.getHeight();
int minx=bi.getMinX();
int miny=bi.getMinY();
System.out.println("width="+width+",height="+height+".");
System.out.println("minx="+minx+",miniy="+miny+".");

for(int i=minx;i<width;i++){
for(int j=miny;j<height;j++){
//System.out.print(bi.getRGB(jw, ih));
int pixel=bi.getRGB(i, j);
rgb[0] = (pixel & 0xff0000 ) >> 16 ;
rgb[1] = (pixel & 0xff00 ) >> 8 ;
rgb[2] = (pixel & 0xff );
System.out.println("i="+i+",j="+j+":("+rgb[0]+","+rgb[1]+","+rgb[2]+")");

}
}

}

}

❻ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

❼ 360图像算法二面后多久通知结果

一般3-7个工作日会收到通知。
1、首先，企业在结束面试后，会将所有候选人从专业技能，综合素质，稳定性等方面结合起来，进行评估对比，择优而选；
2、其次，选中候选人之后，还要结合候选人期望薪资，市场待遇，公司目前薪资水平，为候选人定薪，有些公司还会提前制定好试用期考核方案；
3、薪资定好之后，公司内部会走签字流程，确定各个相关部门领导的同意。