前言
计算机视觉是一门研究如何使机器'看'的科学,其本质是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进行图形处理。作为一个科学学科,它致力于建立能够从图像或多维数据中获取信息的智能系统。在感知过程中提取信息以辅助决策,是计算机视觉的核心目标。
在计算机视觉领域的面试中,算法原理与代码落地能力往往是考察的重中之重。为了帮助大家构建扎实的知识体系,本文梳理了从基础图像处理到前沿深度学习模型的关键知识点。
内容将涵盖图像读取与预处理、SIFT 与 ORB 特征匹配、Haar 级联分类器与 YOLO 目标检测、K-Means 聚类分割以及卷积神经网络(CNN)等核心模块。同时,针对类别不平衡、One-stage 与 Two-stage 区别、语义与实例分割差异等高频面试问题进行了深度解析。
希望通过系统的概念讲解与实战思路分享,让读者在应对技术考核时更加从容,真正理解算法背后的逻辑而非仅仅背诵公式。


