OpenCV面试精华：基础问题与深度解析

在进行OpenCV面试时，面试官可能会关注以下几个关键知识点： 1. **Canny边缘检测算法**： - 首先，对图像进行预处理，去除噪声，因为噪声会干扰边缘的准确检测，Canny算法特别强调边缘的清晰性。 - 然后，计算图像的梯度，这是边缘定位的关键步骤，梯度大小的变化反映了边缘的存在。 - 接着，通过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）操作，强化边缘，将连续的像素区域压缩为单个像素，减少伪边缘。 - 最后，采用双阈值策略，设定低阈值（low threshold）和高阈值（high threshold），区分强边缘、弱边缘，并根据邻域内的强边缘情况来决定是否保留。 2. **Mat对象的拷贝机制**： - 在OpenCV中，Mat类的拷贝分为深拷贝（deep copy）和浅拷贝（shallow copy）。深拷贝（如`b = a.clone()`或`a.copyTo(b)`）创建了一个完全独立的新副本，数据独立；浅拷贝（如`b = a`或`b(a)`）仅复制了指针，修改一个会影响另一个。 - 学习如何正确使用这些拷贝操作对于理解和避免性能开销至关重要。 3. **RGB转灰度（RGB2GRAY）**： - OpenCV中的RGB图像转换为灰度是通过线性变换实现的，即每个像素的灰度值等于红色、绿色和蓝色分量按照特定权重（如0.299*R + 0.587*G + 0.114*B）的加权求和。 4. **数字图像的基本特征**： - 图像特征包括颜色（色彩分布、亮度）、纹理（局部结构重复性）、形状（轮廓、边界）、以及空间关系（物体间的相对位置）等，这些都是计算机视觉中的基础概念。 5. **常见的图像边缘检测算子**： - Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子（包括x和y方向的梯度）、Canny算子以其优良的边缘检测效果和多级阈值处理而知名，以及Laplacian算子，它能够检测出图像的高频成分，也常用于边缘检测。 6. **OpenCV图像类型和深度**： - OpenCV的Mat对象支持多种数据类型，包括无符号8位（uchar）、有符号8位（schar）、16位（ushort）、32位整型（int）、32位浮点型（float）等。深度决定了存储的元素数量，例如1 channel（单通道）或3 channel（彩色）图像。理解这些类型和深度对于处理不同应用场景下的图像至关重要。 掌握以上知识点将有助于你在OpenCV面试中展现扎实的基础和对图像处理技术的理解。同时，了解实际编程中如何运用这些功能来解决问题是面试官考察的重要方面。