秋招各種筆試面試，總結(jié)下遇到的圖像處理和C++的題目。寫下來的都是能記起來的，記不起來的應(yīng)該也有不少。大概讓沒有經(jīng)歷過的人知道會遇到什么樣的問題，可以提前準(zhǔn)備下。 除了一下題目之外，最多的還是圍繞著你做過的項(xiàng)目來問的。
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注意，一下所有需要寫代碼的題目，不允許使用OpenCV的Mat類。如果圖片內(nèi)容需要用指針讀取。
給定0-1矩陣，求連通域。（遇到過N次，筆試面試都有，最好做到能徒手hack代碼或者偽代碼。）
寫一個函數(shù)，求灰度圖的直方圖。
寫一個均值濾波（中值濾波）。
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(qū)別。
常用的特征提取方法。
常用的目標(biāo)檢測方法。
常用的邊緣提取方法。
常用的插值方法。
常用的圖像分割算法。
寫一個圖像resize函數(shù)（放大和縮?。?。
彩色圖像、灰度圖像、二值圖像和索引圖像區(qū)別？（索引圖像到底是啥？）
深度學(xué)習(xí)中目標(biāo)檢測的常用方法，異同。
給定攝像頭范圍和圖像大小求分辨率。
如何檢測圖片中的汽車，并識別車型，如果有遮擋怎么辦？
數(shù)字識別的流程。
介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、AdaBoost、kNN...（每一個都可能深入問各種細(xì)節(jié)）
寫梯度下降代碼。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別。
卷積層的作用、pooling層的作用，全連接層的作用。
過擬合和欠擬合分別是什么，如何改善。
1x1卷積和的作用。
計(jì)算卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)某一層參數(shù)量。
......
這個就太多了，隨便說幾個印象比較深的（還能記起來的）。需要注意的一點(diǎn)是，筆試面試的時候一般不嚴(yán)格區(qū)分C和C++。
指針相關(guān)問題，比如：
*
與
const
位置不同分別表示什么意思。
指針與引用的區(qū)別。
深拷貝與淺拷貝。
指針數(shù)組與數(shù)組指針。
指針函數(shù)與函數(shù)指針。
野指針。
......
宏。
const作用。
static作用。
sizeof相關(guān)問題。
實(shí)現(xiàn)strcpy函數(shù)、memcpy函數(shù)。
類的靜態(tài)成員（變量和函數(shù)）。
繼承相關(guān)問題。
vector實(shí)現(xiàn)。
快速排序?qū)崿F(xiàn)及復(fù)雜度問題，使用場景問題。（也有可能是其他常見的排序算法）。
二分查找實(shí)現(xiàn)（遞歸非遞歸）。
二叉樹遍歷（先序、中序、后續(xù)，遞歸非遞歸）。
二叉樹相關(guān)問題。（二叉樹問題是最常見的，經(jīng)常出現(xiàn)于各種選擇題填空題編程題以及面試過程中讓白紙寫代碼的時候）
遞歸相關(guān)問題。比如給個遞歸函數(shù)問返回結(jié)果。或給個問題讓用遞歸解決。
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