一名图像算法工程师的面试感悟
一名图像算法工程师的面试感悟
?过程
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1.这是一位我见过最和蔼的面试官，就像一个老师坐在我的面前一样，之前每次带简历，面试官都带了电脑。这次去之前还在考虑到底要不要带简历，还好去之前打印了一份新的简历，真是做事的态度永远不要因为你经历的一些事而改变。因为面试官只带了一根笔，然后便在我的简历上很认真做标记。几乎我每说一项，他都会做标记，很敬业，很nice。
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2.面试官没有问我太多图像处理知识的问题，而是从我的经历来问，问的大多是我本科做过的内容，参加的比赛，做过的项目，大学里影响最深的事？大学里学到了什幺？大学里有哪些收获？以及对数字媒体技术专业学习的东西做了一些东西。
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?收获
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?这次面试让我收获最大的是，面试官让我更加深入的明白我到底想要什幺？我到底想要做什幺？是以后做数字图像处理？还是做python开发？同时在进行这些方向的同时要进行一些基础知识的再次学习，比如编译原理，操
数字图像处理技术从基础到实战
数字图像处理技术从基础到实战 本课程包含图像处理的基础知识以及案例应用，通过视频教程+在线交流的形式展现，力求为读者提供最便捷、直接的技术支持，解决学员在图像处理相关研发过程中遇到的最具体、实际的技术难点，争取与广大学员分享研发过程中所涉及的功能模块及某些成熟的系统框架，为读者进行科学实验、项目开发提供一定的技术支持。 课程大纲： 第1课数字图像处理概述 1、数字图像处理发发展史 2、数字图像处理是概述？ 3、数字图像处理工具箱介绍？ 4、数字图像处理常用技能 5、数字图像在计算机中怎么表示？ 6、数字图像常用计算机表示类型 7、数字图像转换技巧 8、数字图像数组处理技巧 9、案例演示：常用图像处理技术GUI编程 第2课图像时域变换 1、时域空间概述 2、常见的灰度变换函数 3、直方图的概念 4、时域空间滤波基础 5、什么是平滑空间滤波器？ 6、什么是锐化空间滤波器？ 7、什么是混合空间增强？ 8、案例演示：图像去雾 第3课图像频域变换 1、什么是频域空间？ 2、常用的基本概念 3、什么是傅里叶变换？ 4、离散傅里叶变换用法 5、多维傅里叶变换用法 6、案例演示：图像频域滤波可视化编程 第4课图像复原和重建技术 1、常见的图像噪声模型 2、空间滤波图像复原 3、频域滤波图像复原 4、逆滤波图像复原 5、维纳滤波图像复原
6、约束的最小二乘滤波图像复原 7、Lucy-Richardson图像复原 8、案例演示：盲卷积图像复原 第5章彩色图像处理 1、彩色图像概述 2、常见的彩色模型 3、伪彩色图像处理 4、全彩色图像处理 5、彩色变换 6、平滑和锐化 7、基于彩色的图像分割 8、彩色图像中的噪声处理 9、彩色图像压缩 10、案例演示：彩色图像处理 第6课小波和多分辨率处理 1、图像中的小波 2、多分辨率处理 3、一维小波变换 4、快速小波变换 5、二维小波变换 6、案例演示：基于小波分解的图像融合案例 第7课图像压缩处理技术 1、压缩处理原理 2、图像压缩处理常用方法 3、案例演示：数字图像水印嵌入及提取案例 第8课形态学图像处理 1、图像形态学概述？ 2、腐蚀和膨胀 3、开操作与闭操作 4、击中或击不中变换 5、常见形态学算法 6、灰度级形态学 7、案例演示：图像形态学去噪 第9课图像分割处理技术 1、图像分割注意事项 2、点、线和边缘检测 3、阈值处理 4、基于区域的分割 5、使用形态学分水岭的分割
水泥厂工艺工程师应聘材料
应聘材料 我叫-，2004年7月毕业于*大学*学院无机非金属材料专业，专业为水泥工艺学。2004年11月，进入*车间实习。2005年2月进入*车间任中控生料磨操作员。在操作生料磨时，多次被评为“操作能手”，2006年2月开始操作煤磨，在操作煤磨期间很好的完成了一名窑副操的工作，同年七月开始操作窑系统，在操作窑系统时我能够及时的了解系统的运行状态。现在我申报的岗位是*车间工艺工程师，假如我到该岗位后，结合目前公司生产的实际情况,我要从以下几个方面开展工作： 一、生产管理： （一）、日常生产 1、对整个工艺系统进行定期检查，发现的问题要及时进 行处理。 2、随时掌握原料系统中原材料的粒度、水分和质量变化， 优化工艺操作，寻求较合理的研磨体级配方案，查找系统 漏风等方面入手，努力提高磨机台时产量，最大限度地降 低系统电耗。 3、煤磨系统也要不断摸索工艺操作，优化工艺参数，加 强风料配合，努力提高台时产量。并严格执行开停机制度， 要把握仓满停机的时间，尽量在用电高峰时段停机。 4、对预热器、篦冷机系统的密封情况进行定期检查，发 现漏风及时进行处理，最大限度的降低系统热耗和电耗。
5、针对目前从事工艺操作岗位人员生产经验欠缺，操作 水平和业务素质不高的问题，合理制定各类人员的培训计划，进行分期授课。结合生产中存在的实际问题和理论知识，对他们进行针对性的培训，把人员培训工作真正落到实处。 6、建立工艺事故的跟踪分析机制，要本着三不放过的原 则，即：事故原因没有分析清不放过，经验教训没有吸取不放过，事故责任没有得到追究不放过。 7、合理提报耐火材料和研磨体计划，并配合质检部门对 进厂工艺材料进行检验。 （二）. 春秋两季大修 1、认真做好春、秋两季检修的工艺检修材料计划、检修项 目计划及工艺检修的总体进度安排。 2、认真落实与设备检修交叉作业的项目,合理安排作业时 间，合理确定工艺检修过程中的人员安排，做到项目落实，责任落实，严把检修质量关，并做好各项检修记录。 2、在烧成系统的工艺检修过程中，严格把好耐火砖的砌筑 及浇注料的施工质量关，对发现的质量问题及时进行整改，提高耐火材料的使用寿命，从而降低耐火材料的消耗，提高回转窑的运转率。 3、原料系统工艺检修过程中，要严格把好研磨体称量及添 加质量关，不断总结和摸索研磨体的级配方案，为日常生
数字图像处理算法汇总
形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。 膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换： 边缘检测：
图像算法工程师的职责概述内容
图像算法工程师的职责概述内容 图像算法工程师需要协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作，对项目实施和维护提供支持。下面是小编为您精心整理的图像算法工程师的职责概述内容。 图像算法工程师的职责概述内容1 职责： 1.负责原有图像算法的改进和新算法的开发; 2.根据项目需求，通过研读相关领域文献寻找解决问题的最优算法; 3.跟踪技术前沿，并对算法性能进行仿真验证; 4.能够搭建计算机视觉算法软硬件测试环境，对算法具体性能进行测试; 5.负责编写算法测试相关的技术文档以及专利相关的文档; 任职资格： 1.模式识别，图像信号处理、计算机、通信、应用数学等计算机相关专业硕士及以上学历;
2.优秀的或2年以上图像算法领域工作经验; 3.熟练C/C++编程语言，熟悉OpenCV的基本算法，有良好的代码习惯; 4.熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，在图像分割、增强、分类、识别等方面有深厚的算法基础; 5.英文良好，有较强的文献阅读和算法实现能力; 6.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情; 7、具备以下情况之一者优先: 图像算法工程师的职责概述内容2 职责： 1、负责公司业务中货架图像识别模型学习，维护，更新等工作 2、根据产品研发实际需求，能够独立开发相关的数学模型建立，以及模型的迭代输出实现; 3、产品上线后，持续分析线上识别准确性等指标，优化识别引擎、提高识别效率和成功率;
4、持续跟踪AI的新算法新技术，结合应用场景，为公司业务与技术规划提供决策支持; 任职要求： 1、计算机、机器学习、图像处理、模式识别等相关方向硕士研究生及以上学历 2、2年以上图像识别技术研发经验，熟悉深度学习理论框架 3、熟悉C++、Python，熟悉Tensorflow等主流的机器学习框架; 4、良好的英文技术文献阅读能力，能独立进行英文文献调研、分析和总结; 5、有责任心和团队精神，乐于沟通和合作。 图像算法工程师的职责概述内容3 职责： 1、负责公司产品图像处理算法的维护、新产品图像处理算法的预研和开发; 2、对临床医学图像问题的反馈进行分析、根据临床需求进行算法调整;
高级图像算法工程师的素质要求
高级图像算法工程师/项目经理(2010年4月，年薪20-30万) 基本要求： 1、模式识别，图像处理，应用数学等相关专业本科及以上学历，本科毕业要求10年以上机器视觉或图像处理方面工作经验，硕士学历要求8年以上机器视觉或图像处理方面工作经验，博士学历要求6年以上机器视觉或图像处理方面工作经验,国外留学人员优先。 2、精通高等数学、线性代码、几何计算、数理统计、张量代数等计算机视觉中的数学方法。 3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法。 4、至少有领导或参预过5至10个以上大型机器视觉或图像处理方面项目经验，有C、C++、Matlab 等编程语言5年以上实际编码经验。 5、精通C、C++、Matlab等编程语言编写，累计书写代码量超过10万行以上，精通机器视觉算法建模方法。 6、精通项目管理，要求有5年以上项目管理经验，能组建团队、领导团队、制定项目计划、实施项目计划完成项目的能力。 7、对Smart Camera 有深入研究，包括功能需求、硬件架构、软件架构、视觉算法，对此产品有3年以上研发经验。 8、对新产品研发及项目产品化有5年以上工作经验，对新产品研发流程、项目产品化有独特的实践经验。 9、具备很强的探索创新能力，能够以独创性思维带领团队进行算法研究； 10、对opencv开源项目视觉算法有深入研究。 11、良好的团队精神和沟通能力，很强的逻辑思维能力和学习能力。 12、对工作认真负责，注重细节，肯吃苦，顾全大局。 职位要求： 岗位要求： 1、组建项目团队，评估及制定项目计划，并通过实施领导团队进行项目开发。 2、机器视觉算法研究及主要算法和难点算法编码。 3、把握项目开发中关键点，采用有效措施，推进项目进度。 4、负责项目团队人员机器视觉算法培训，促进团队技术水平共同提高。 5、规范项目开发流程、提高项目开发效率。 6、促进项目产品化。 7、跟踪图像算法前沿技术。
精装工程师面试问题及答案
精装工程师面试问题及答案 一、精装工程师工作职责都包括哪些具体事项? 答:1、负责项目精装修工程项目的设计协调与现场施工管理工作; 2、与设计师、监理及分包、供货等单位协调,有效控制施工进度; 3、定期对工地进场材料质量、规格及施工质量、交付验收等进行全面检查; 4、及时发现、解决本专业各项工作中存在的问题,按要求的工期指标完成工 作; 5、精装修工程变更、现场签证审核工作以及各项现场验收、评定、竣工验 收物业移交工作等。 二、简叙天花吊顶龙骨安装时基本做法？ 答:1、吊杆、龙骨的安装间距、连接方式应符合设计要求,主龙骨应吊挂在吊杆上,主龙骨间距900㎜～1000㎜,次龙骨应紧贴主龙骨安装,次龙骨间距300㎜～600㎜,主龙骨的接长应采取对接,相邻龙骨的对接接头要相互错开。 2、主龙骨挂好后应基本调平,吊杆、主龙骨、次龙骨安装后要求牢固不晃动。 三、简叙石膏板安装时应注意哪些？ 答:1、安装双层石膏板时,面层板与基层板的接缝应错开,不得在一根龙骨上,埃特板或石膏板安装螺钉需满刷防锈漆(防锈漆不允许添加腻子或双飞 粉)。 2、埃特板或石膏板施工接缝隙宽度不允许大于或小于4mm,用小刮刀将嵌缝 石膏腻子均匀饱满地嵌入板缝,并在板缝处刮涂约60mm宽、1mm厚的腻子。 随即贴上穿孔纸带+玻璃纤维网格胶带,使用宽约60mm的腻子刮刀顺穿孔纸带(或玻璃纤维网格胶带)方向压刮,将多余的腻子挤出,并刮平、刮实、不可留有气泡。 3、明露照明线路就是否到位并加装阻燃波纹套管,饰面板上的灯具、烟感器、 喷林头、风口篦子等设备的位置应合理、美观,与饰面的交接应吻合、严密。并做好检修口的预留,使用材料应与母体相同,安装时应严格控制整体性,刚度与承受力。 四、简叙卫生间回填及防水施工工序？ 答:1、卫生间所有管线完成后,应对给管水进行试压验收,排污管通水、通球移交
算法工程师的岗位职责
算法工程师的岗位职责 算法工程师负责产品信息处理和信息特性处理设计工作，以及相关工作进度规划。下面是小编整理的算法工程师的岗位职责。 算法工程师的岗位职责1 职责： 1、负责运动控制的数据采集、信号处理、仪器控制等模块研发和维护,包括关键技术方案设计/详细设计/调试/验证/测试/现场调试 2、编写软件使用说明书等相关技术性文件 3、完成项目中有关机器人轨迹设计、分析、控制的需求分析(7轴机械手臂); 4、算法产品开发和算法的优化实现; 5、与项目组成员沟通，及时发现和解决存在问题; 任职要求： 1 本科及以上学历,计算机、测控类专业 2 精通Labview或C# 3 精通伺服、步进等电机控制 4 熟悉医疗相关GB9706、YY0505、YY/T 1406.1-2016等相关标准 5 有康复医疗机器人研发背景优先 算法工程师的岗位职责2 职责
1.参与机器视觉项目前技术调研、方案制定; 2.负责图像处理、模式识别、目标跟踪、行为识别等领域的算法研究与实现; 3.指导项目的现场调试与优化; 4.参与制定和维护所研发项目的技术文档; 任职要求 1.具有数学、电子、自控、计算机、通信等相关专业的硕士两年以上工作经验;博士学历及以上一年以上工作经验; 2.有机器视觉、模式识别、视频图像处理领域的算法研究经验;有标定、跟踪、目标检测、姿态识别等实际经验者优先; 3.熟悉c/c++语言编程，有扎实的编程基础。 4.勇于接受挑战，有良好的团队合作精神。 算法工程师的岗位职责3 职责： 1.光通信领域测试曲线，事件点提取，检测和识别 2.工作主要涉及小波分析、非平稳噪声处理、奇异点及信号特征分析等; 3.需要良好的时域，频域和数字信号处理基础; 4.需要较好的软、硬件沟通协调能力; 任职要求： 1.男女不限，22-35岁，物理、数学、自动控制等专业本科或以上学历，一年以上算法工作经验;
数字图像处理 (2)
数字图像处理的理论基础及发展方向 一、数字图像处理的起源及发展 数字图像处理(Digital Image Processing) 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理，起源于20 世纪20年代，目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，已成为一门引人注目、前景远大的新型学科，发挥着越来越大的作用。数字图像处理作为一门学科形成于20 世纪60 年代初期，早期的图像处理的目的是改善图像的质量，以人为对象，以改善人的视觉效果为目的，首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(J PL)并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果，1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph) 。1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。随着图像处理技术的深入
发展，从70 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr 提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。正因为如此，图像处理理论和技术受到各界的广泛重视，当前图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面： 1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。 2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征 或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频
数字图像处理计算题复习精华版
30452 计算题复习
一、 直方图均衡化（P68）
对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布
列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1
原图像灰
度级 rk
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7
原各灰度级 原分布概率
像素个数 nk pr(rk)
790
0.19
1023
0.25
850
0.21
656
0.16
329
0.08
245
0.06
122
0.03
81
0.02
解：对已知图像均衡化过程见下表：
原图像灰
度级 rk
原各灰度级 原分布概率 累积分布函
像素个数 nk
pr(rk)
数 sk 计
取整扩展
sk 并
r0=0
790
0.19
0.19
1
r1=1
1023
0.25
0.44
3
r2=2
850
0.21
0.65
5
r3=3
656
0.16
0.81
6
r4=4
329
0.08
0.89
6
r5=5
245
0.06
0.95
7
r6=6
122
0.03
0.98
7
r7=7
81
0.02
1.00
7
画出直方图如下：
确定映射 对应关系
rk→sk
0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7
新图像灰
度级 sk
1 3 5
新图像各灰 度级像素个
数 nsk
790 1023 850
新图像分 布概率
ps(sk)
0.19 0.25 0.21
6
985
0.24
7
448
0.11
1
图像处理工程师岗位工作职责范本
岗位说明书系列 图像处理工程师岗位工作 职责 （标准、完整、实用、可修改）
编号：FS-QG-20911图像处理工程师岗位工作职责 Image processing engineer job responsibilities 说明：为规划化、统一化进行岗位管理，使岗位管理人员有章可循，提高工作效率与明确责任制，特此编写。 简介:图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 图像处理工程师职位描述(模板一) 岗位职责: 1.负责图像识别和分类、机器学习、深度学习等相关算法的应用和实现; 2.负责OCR、图像分类、物体识别等技术的产品实现; 3.负责图像处理和图像识别的技术调研和研发。 任职要求:
1.有图像处理、机器学习相关的学习和研究经历，具有较好的数学和算法基础; 2.熟悉C/C++，Python等语言，有Tesseract，OpenCV，Caffe和TensorFlow等开发经验者优先; 3.有较强的工程实现的能力，能够将算法落地到实际的产品中; 4.有高质量的学术论文或者大规模图像处理经验的可加分。图像处理工程师职位描述(模板二) 岗位职责: 1.从图片中识别、提取文字信息等; 2.负责训练样本集整理、算法研究、测试; 3.研究图像处理技术，如图像去噪、模式识别、OCR等。 任职要求: 1.本科及以上学历，图像识别/机器学习等计算机专业; 2.具有2年以上相关经验，如图像处理、模式识别等; 3.掌握图像处理基本算法，并在如下相关方向有较深入研究:图像分类标注、OCR、图像质量评价、图像处理等; 4.熟悉DNN，CNN等较为主流的神经网络理论;
图像处理之三种常见双立方插值算法
图像处理之三种常见双立方插值算法 图像处理之三种常见双立方插值算法双立方插值计算 涉及到16个像素点，其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像 中的包含小数部分的像素坐标，dx表示X方向的小数坐标，dy表示Y方向的小数坐标。具体可以看下图： 根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出，双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式，可以根据需要选择的表达式不同。常见有基于三角取值、Bell分布表达、B样条曲线表达式。1. 基于三角形采样数学公式为 最简单的线性分布，代码实现如下：[java] view plain copy private double triangleInterpolation( double f ) { f = f / 2.0; if( f < 0.0 ) { return ( f + 1.0 ); } else { return ( 1.0 - f ); } } 2.基于Bell分布采样的数学公式如下： Bell分布采样数学公式基于三次卷积计算实现。代码实现如下：[java] view plain copy private double bellInterpolation( double x ) { double f = ( x / 2.0 ) * 1.5; if( f > -1.5 && f < -0.5 ) { return( 0.5 * Math.pow(f + 1.5, 2.0)); } else if( f > -0.5 && f < 0.5 )
图像算法工程师岗位的基本职责范围
图像算法工程师岗位的基本职责范 围 图像算法工程师需要根据研发规范和项目流程编写、更新和完善系统文档。以下是小编整理的图像算法工程师岗位的基本职责范围。 图像算法工程师岗位的基本职责范围1 职责： 图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发; 三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发; 遥感影像处理、内容理解方面的算法研发; 以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项; 可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发; 配合研发算法在公司产品化方面的工作。 任职要求：
计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历; 有良好的C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底; 熟悉Matlab或Python; 有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先; 对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣; 有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文; 善于学习，有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。 图像算法工程师岗位的基本职责范围2 职责： 1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等; 2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现; 3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。 任职资格：
1. 本科及以上学历，图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业; 2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等; 3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法; 4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力; 5. 熟练的英文文献阅读能力; 6. 具备深度神经网络和常用的模型，如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先; 7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用; 8. 工作责任心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。 图像算法工程师岗位的基本职责范围3 职责：
土建工程师面试会问及的问题
一、土建工程师岗位职责: 答：1、规划、协调、指导工程项目中人员的组织和管理工作；2、按照公司对项目的整体开发计划，负责工程建设的施工进度质量、安全、成本进行控制和监督管理；3、参与工程招标工作，组织工程验收工作，参与竣工决算；4、负责工程现场管理；5、对各工作单位（监理、施工及其他合作方）进行组织、协调和管理，按计划要求推进工程建设工作；6、对工程部职责范围内的工作（执行合同，工程质量，施工安全，成本造价的控制）负第一责任，（简述：1、合同；2、工程材料；3工程质量、进度、安全、成本、4、工程资料 5、现场验收管理） 二、土建工程师模板验收哪些？ 答：1、模板的接缝不应漏浆;在浇筑混凝土前,木模板应浇水湿润.但模板内不应有积水；2、模板与混凝土的接触面应清理干净并涂刷隔离剂；3、浇筑混凝土前,模板内的杂物应清理干净；4、模板的支撑体系是否稳定牢固；5、模板表面平整度是否满足规范要求； 6、模板及其支架应具有足够的承载能力、刚度。 7、固定在模板上的预埋件、预留孔和预留洞均不得遗漏,且应安装牢固； 8、对于跨度大于4米的模板要按规范起拱 三、土建工程师钢筋验收哪些？ 答：1、了解钢筋的产品合格证、出厂检验报告，标示等；2、钢筋的品种型号、规格、数量、位置等；3、钢筋的连接方式、接头位置、接头数量、搭接长度、接头面积百分率；4、箍筋、横向钢筋的
品种、规格、数量、间距等；5、预埋件的规格、数量、位置等。 四、砖墙砌筑前应做好哪些主要的准备工作？ 答：（1）检查砖墙所用的材料的质量保证书，并对红砖、水泥、钢筋的复查试验。（2）红砖应提前1天浇水湿润。（3）墙底的梁板面应用水泥砂浆找平。（4）立好皮数杆，并拉水平通线 五、怎样保证砖砌体的砌筑质量？ 答：（1）保证墙体横平竖直，横平：砌筑时严格拉皮杆数，（2）砂浆饱满：按验收规范规定砂浆饱满度不小于80%。（3）组砌得当：为保证砌体有一定的强度和稳定，各种砌体的砌筑均应依照一定的组合型式，不得出现过长的“通天缝”。（4）接槎可靠：一般情况应留（斜槎），也可留直槎。但必须做成阳槎，并加设拉结筋，拉结筋为每12cm墙厚放置1Φ6，间距不得超过50cm， 六、建筑安装工程的分哪几个分部工程的名称？ 答：九个分部工程，分别为：1、地基与基础；2、主体结构；3、建筑装饰装修；4、建筑屋面；5、建筑给水排水及采暖；6、建筑电气；7、建筑智能；8、通风与空调；9、电梯。 七、施工场地总平面布置图的主要内容是什么？ 答：（1）全部地上、地下建筑物、构筑物；（2）各种施工机械设备的布置；（3）周围道路和建筑及场内道路布置；（4）生产性、生活性临时设施；（5）临时供水（含消防）、供电线路及水源、电源； 八、试述钢筋、水泥、红砖送检取样要求？ 答：1、钢筋以同炉罐（批）号，同规格、同级别的钢筋60吨为
基本图像处理算法的优化分析
基本图像处理算法的优化分析 摘要数字视频图像处理技术已经被广泛地应用到各个领域内，并取得了良好效果。但是就现状来看，以往所应用的基于通用CPU的图像处理系统已经无法完全满足现在所需，还需要在原有基础上来对基本图像处理算法进行优化，以求更好地提高数字图像处理速度。 关键词图像处理；算法优化；GPU 基于处理图像幅度的不断加大，以及像元密集度的逐渐增加，图像处理算法所需要面对的情况更为复杂，传统基于CPU的数字图像处理算法已经无法满足实时性要求。将GPU作为基础，基于其可编程性特点，加强对其的研究，通过其来实现对图像处理算法的优化设计，提高图像处理综合效果。 1 图像处理技术分析 图像为传递信息的重要媒介，同时也是获取信息的重要方式，因此图像处理技术在持续研究以及不断更新，实现对模拟图像处理以及数字图像处理。模拟图像处理即图像明暗程度与空间坐标处于连续状态时，无法通过计算机来对其进行处理，必须要通过光学或者电子手段处理。数字图像处理则是对图像进行简单的采样与量化处理后，通过计算机以及其他实时硬件来处理图像信息。相比来看，模拟图像处理技术具有更强灵活性，但是处理精度较低。相反数字图像处理精度高且具有较强变通能力，逐渐发展成现在主要图像处理技术。基于计算机技术、数字成像技术以及人工智能技术等，现在数字图像处理技术在不断完善，应用也越来与广泛。对于图像处理技术进行分析，可确定其包括图像分割、图像增强、图像压缩、图像复原、运动图像检测以及图像理解等[1]。传统基于CPU的图像处理技术已经无法满足实际应用需求，想要进一步提高图像处理速度以及质量，还需要在原有技术上来进行优化，争取通过高效的图像处理算法来达到最佳效果。 2 基于GPU图像处理算法优化设计 2.1 GPU结构特点 GPU即图形处理器，主要用于图形渲染的设备。相比于CPU倾向程序执行效率，GPU更倾向于大量并行数据计算，将数字图像算法特点与GPU通用计算特点进行有效结合，基于GPU来处理数字图像，可以实现图像处理算法的优化，提高图像处理速度。近年来GPU发展迅速，除了速度与质量方面的优化外，也为更多图像处理技术的发展提供了基础。现今GPU已经兼具流处理、高密集型并行运算等特点，且为GPU处理性能的拓展提高打好了基础。 2.2 GPU数字图像处理算法
结构工程师面试题及答案
结构工程师面试题及答 案 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
结构工程师面试题及答案 来源： 103网校 结构工程师面试题及答案(一) 1. 做为结构工程师，你如何保证你设计的结构能一次制模成功而不需做好后再改模具 答：做下DFMA(失效模式分析)差不多了。 2. 用在充电器(使用220V交流)上的塑料应具备那些要求，目前价位多少 答：塑件为手机允电器外壳，要求有一定的强度、刚度、耐热和耐磨损等性能。同时，必须满足绝缘性。结合以上要求以及经济因素，故该塑件采用ABS塑料。ABS V0级别的差不多T。 3. 透明材料有哪几种，哪种硬度更好，不易刮伤，目前价格多少 答：看要求了AS，PC，PMMA，ABS也有透明的，不过是半透效果。抗划伤PC好一点。 4. 前模后模的模芯厚度尺寸(在做模时)应具备哪些要求 答：这个看产品来的了，保证离型腔最薄30-40MM，别啤穿就成。 5. ABS V0 级防火材料是什么意思 答：HB:UL94和CSA NO0~7标准中最低的阻燃等级,要求对于3-13MM厚的样品,燃烧速度小于 40MM/MIN的标准前熄灭.V2:对样品进行2次10S燃烧测试后,火焰在60S内熄灭可有燃烧物掉下 ;V1:对样品前2次10S燃烧测试后,火焰在60S内熄灭,不能有燃烧物掉下 ;V0:对样品进行2次10S燃烧测试后,火焰在30S内熄灭,不能有燃烧物掉下;5V:分:5VA,5VB两种,相同的是每个样品有烟和无烟燃烧总时间不能超过60S,低落物不能点燃脱纸棉,不同的是:5VA的样品不能被燃烧穿,5VB可以,同时5V之前产品必须符合 V0,1,2。 6. 做ABS V0 级防火材料的模具应使用什么材料 答：好的材料有S136，NAK80，产量不大的718，738的加硬钢也能做。 7. 做透明材料的模具应使用什么材料，为什么 答：产品的外观要求对模具材料的选择亦有很大的影响，透明件和表面要求抛镜面的产品，可选用的材料有S136，2316，718S，NAK80，PAK90，420，透明度特高的模具应选S136。
(完整word版)人工智能算法在图像处理中的应用
人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提
出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分
基本数字(精选)图像处理算法的matlab实现
基本数字图像处理算法的matlab实现 1.数字图像处理的简单介绍 所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成为像素的小的离散点，各像素的灰度值也是用离散值来表示的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 2.图像的显示与运算 2.1图像的显示 Matlab显示语句 imshow（I,[lowhigh]）%图像正常显示 I为要显示的图像矩阵。,[lowhigh]为指定显示灰度图像的灰度范围。高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于high和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 subplot(m,n,p) 打开一个有m行n列图像位置的窗口，并将焦点位于第p个位置上。 2.2图像的运算 灰度化将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 灰度是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 Matlab图像格式转换语句 rgb2gray(I) %从RGB图创建灰度图 imhist(I) %画灰度直方图 图像的线性变换 D B=f(D A)=f A*D A+f B Matlab源代码： I1=imread('F:\图片2.jpg'); subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原图'); I2=rgb2gray(I1); %灰度化图像 subplot(2,2,2);imshow(I2);title('灰度化后图'); [M,N]=size(I2); subplot(2,2,3) [counts,x]=imhist(I2,60); %画灰度直方图 counts=counts/M/N; stem(x,counts);title('灰度直方图'); g=zeros(M,N);%图像增强
土建工程师面试可能会问的问题
土建工程师面试可能会问到的问题 、土建工程师专业性的问题 1、门窗三性是什么？ 抗风压、气密性、防水性。 2、上海外墙保温砂浆燃烧性能等级是几级？ A级 3、外墙抹灰有几个步骤？ 4、钢筋焊接长度是多少？ 《钢筋手工电弧焊工艺标准》（411-1996）表4-15第2项规定：单面焊大于等于10d，双面焊大于等于5d。 5、钢筋进场要做哪些检验？ 首先是材料进场申报单，来料清单，出厂品牌，数量、批次、炉号，出厂质保资料，含合格证、出厂检测报告等。现场抽检资料，每六十吨一检查，或者一个炉批号一检查，现场取实验报告。 如果有外加工的钢筋，要用刻度尺量钢筋尺寸，要在允许的范围内。一般一级钢筋，必须检测钢筋直径是否在规定范围内，对于带肋钢筋，带肋部分不能够被磨损。 材料进场申报单。需有如下附件： （1）来料清单，（含出厂品牌、数量、批次） （2）出厂质保资料（含合格证、出厂检测报告等） （3）现场抽检复试资料（也就是现场取验试验报告，结果要合格） 6、甲方的主要责任是什么？ 负责施工管理、进度计划安排、质量控制、协议未明确由乙方承担的工作，也就是签证的办理。要做好三控制，预算和投资控制，安全和进度控制，质量和验收控制。 7、如何管理现场？ 7.1、要求施工单位要有健全安全管理组织机构，安全责任到人。 7.2、要求施工单位制定出合理的场地平面布置方案，并督促严格执行。 7.3、甲方要制定出工程现场管理制度，并认真落实，同时要完善工程例会制度。 7.4、要求施工要有健全的质量保证体系及质量保证措施。 7.5、要求施工单位要求可行的工程进度控制计划和控制措施。 8、如何与监理施工单位沟通？ 9、梁模板需要起拱的跨度要达到多少？ 对于跨度大于等于4m的现浇钢筋混凝土梁板，要求模板起拱，起拱高度最好为跨度的0.1%~0.3%，防止下垂过大。 10、模板支撑下方的垫块厚度要求？ 11、怎样保证墙体稳定性？ 设置拉结筋、构造柱，抹灰时贴网格布，用C20细石进行塞缝。 12、屋面防水要注意什么？ 13、砌筑有哪些要求？ 对于卫生间、外墙和有防水要求的砌筑，要求浇筑20cm高度的导墙，用的是混凝土砌块，内墙用的是加气混凝土砌块。垂直度和平整度都要求在3mm之内， 14、你做过的项目墙体的抗震要求是几级？ 框架结构和普通剪力墙是三级抗震结构。 15、抹灰干裂的主要原因，如何解决及预防？
常用图像处理算法
8种常用图像处理算法（函数）------以下所有函数均放在https://www.360docs.net/doc/ec13937109.html,p下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败！"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称： * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE，否则返回FALSE。 *
* 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置（矩形区域） CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存，以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败，直接返回 if (!h)