一、OpenCV基础概念
1. 什么是OpenCV？
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含2500多种优化算法，广泛应用于实时计算机视觉领域。
2. OpenCV支持哪些编程语言？
OpenCV主要支持C++和Python，同时也提供Java、MATLAB和ja
3. OpenCV有哪些主要模块？
- core：核心功能模块
- imgproc：图像处理模块
- highgui：高层GUI和媒体I/O
- video：视频分析模块
- calib3d：相机标定和3D重建
- features2d：特征检测和描述
- objdetect：对象检测
- ml：机器学习模块
- dnn：深度神经网络模块
二、图像处理相关问题
1. 如何读取和显示图像？
python
import cv2
读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 解释OpenCV中的颜色空间转换
OpenCV支持多种颜色空间转换，最常见的是BGR↔Gray和BGR↔HSV：
python
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
3. 什么是图像阈值化？OpenCV中有哪些阈值化方法？
阈值化是将图像转换为二值图像的过程，OpenCV提供：
- cv2.THRESH_BINARY
- cv2.THRESH_BINARY_INV
- cv2.THRESH_TRUNC
- cv2.THRESH_TOZERO
- cv2.THRESH_TOZERO_INV
- cv2.THRESH_OTSU
- cv2.THRESH_TRIANGLE
三、特征检测与匹配
1. 解释Harris角点检测原理
Harris角点检测基于图像局部区域的自相关矩阵，通过计算矩阵的特征值来判断是否为角点：
- 两个特征值都大：角点
- 一个特征值大，一个特征值小：边缘
- 两个特征值都小：平坦区域
2. SIFT和SURF特征有什么区别？
- SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)具有尺度不变性，计算较复杂
- SURF(Speeded Up Robust Features)是SIFT的加速版本，使用积分图像加速计算
- OpenCV中SIFT和SURF都是专利算法，需要特定配置才能使用
3. 如何实现特征匹配？
python
创建特征检测器
orb = cv2.ORB_create()
检测关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
匹配描述符
matches = bf.match(des1, des2)
四、对象检测与跟踪
1. Haar级联分类器的工作原理
Haar级联使用AdaBoost算法训练的分类器，通过一系列简单的特征(矩形区域的像素差)来检测对象，计算高效，常用于人脸检测。
2. 如何使用OpenCV进行人脸检测？
python
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xm
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
3. 解释光流法的基本原理
光流法基于亮度恒定假设，即同一物体在连续帧中的亮度不变，通过求解图像中像素点的运动矢量来跟踪物体。OpenCV实现了Lucas-Kanade和Farneback等光流算法。
五、深度学习与OpenCV
1. 如何在OpenCV中使用深度学习模型？
OpenCV的dnn模块支持加载Caffe、TensorFlow、Torch等框架训练的模型：
python
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor, size, mean)
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
2. OpenCV DNN模块支持哪些功能？
- 图像分类
- 对象检测
- 语义分割
- 姿态估计
- 文本检测与识别
3. 如何优化OpenCV深度学习推理速度？
- 使用更小的模型
- 量化模型(FP16/INT8)
- 使用OpenVINO加速
- 启用CUDA或OpenCL
六、性能优化与实战问题
1. 如何提高OpenCV代码的性能？
- 减少不必要的图像复制
- 使用UMat(OpenCL加速)
- 并行处理(多线程/GPU)
- 适当降低图像分辨率
- 使用更高效的算法
2. 处理视频流时需要注意什么？
- 合理设置帧缓冲区大小
- 处理帧丢弃策略
- 异步处理提高吞吐量
- 硬件加速编解码
3. OpenCV在多平台部署的注意事项
- 注意不同平台的库依赖
- 考虑交叉编译
- 测试不同硬件上的性能
- 处理不同操作系统的路径差异
七、面试实战技巧
1. 准备项目经验
准备2-3个使用OpenCV的实际项目，重点说明：
- 解决的问题
- 使用的算法
- 遇到的挑战和解决方案
- 性能优化措施
2. 代码白板练习
熟悉常见操作的代码实现，如：
- 图像滤波
- 边缘检测
- 轮廓查找
- 特征匹配
3. 理论结合实践
不仅要了解算法原理，还要能解释参数调整对结果的影响，例如：
- Canny边缘检测的高低阈值
- Hough变换的参数选择
- 光流法的窗口大小
4. 最新发展
了解OpenCV的最新功能和计算机视觉领域的最新进展，如：
- OpenCV 4.x的新特性
- 与传统方法相比的深度学习优势
- 边缘计算中的OpenCV应用
通过充分准备这些OpenCV面试问题，您将能够在面试中展示扎实的计算机视觉知识和实际应用能力。
