计算机视觉面试重点考察算法原理与代码实现能力。本文梳理了图像基础操作、特征检测、目标检测、图像分割及深度学习应用等核心模块，结合类别不平衡、One-stage 与 Two-stage 区别等高频面试问题解析，帮助读者构建完整知识体系并提升实战应对水平。
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。
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