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        1、給定0-1矩陣，求連通域。2、寫一個函數，求灰度圖的直方圖。3、寫一個均值濾波（中值濾波）。4、寫出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它們梯度方向上的區別。5、常用的特征提取方法。6、常用的目標檢測方法。7、常用的邊緣提取方法。8、常用的插值方法。9、常用的圖像分割算法。10、寫一個圖像resize函數（放大和縮小）。11、彩色圖像、灰度圖像、二值圖像和索引圖像區別？（索引圖像到底是啥？）12、深度學習中目標檢測的常用方法，異同。13、給定攝像頭范圍和圖像大小求分辨率。14、如何檢測圖片中的汽車，并識別車型，如果有遮擋怎么辦？15、數字識別的流程。16、介紹神經網絡、SVM、AdaBoost、kNN…（每一個都可能深入問各種細節）17、寫梯度下降代碼。18、卷積神經網絡與神經網絡的區別。19、卷積層的作用、pooling層的作用，全連接層的作用。20、過擬合和欠擬合分別是什么，如何改善。21、1x1卷積和的作用。22、計算卷積神經網絡某一層參數量。22、opencv遍歷像素的方式？23、LBP原理？24、HOG特征計算過程，還有介紹一個應用HOG特征的應用？25、opencv里面mat有哪些構造函數？26、如何將buffer類型轉化為mat類型？27、opencv如何讀取png格式的圖片？28、opencv如何讀取內存圖片？29、opencv里面有哪些庫？30、用過opencv里面哪些函數？31、opencv里面為啥是bgr存儲圖片而不是人們常聽的rgb？32、你說opencv里面的HOG+SVM效果很差？他就直接來了句為啥很差？差了就不改了？差了就要換其他方法？、33、講講HOG特征？他在dpm里面怎么設計的，你改過嗎？HOG能檢測邊緣嗎？里面的核函數是啥？那hog檢測邊緣和canny有啥區別？34、如何求一張圖片的均值？35、如何寫程序將圖像放大縮小？36、如何遍歷一遍求一張圖片的方差？37、高斯噪聲和椒鹽噪聲