OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的图像处理和计算机视觉库，广泛应用于图像处理、特征检测、视频分析等领域。选择OpenCV作为工具的职业路径包括计算机视觉开发人员、物联网工程师以及增强现实/虚拟现实（AR/VR）领域。因此，对于这些角色的求职者来说，了解OpenCV是面试官常问的热门话题之一。
以下是一些常见的OpenCV面试问题，这些问题覆盖了图像和视频滤镜、图像质量提升、图像变换等关键概念。
在OpenCV中，有多种图像滤镜可供选择。以下是四种广泛使用的方法：
// 平均滤波
cv::blur(src, dst, cv::Size(5, 5), cv::Point(-1, -1), cv::BORDER_DEFAULT);
// 高斯滤波
cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(5, 5), 0, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
// 中值滤波
cv::medianBlur(src, dst, 5);
// 双边滤波
cv::bilateralFilter(src, dst, 9, 75, 75);
这些滤镜主要用于图像去噪、边缘保持等场景。
视频滤镜在OpenCV中同样重要，以下是一些常见的视频滤镜：
// 颜色转换
cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 阈值处理
cv::threshold(src, dst, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);
// 平滑处理
cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(5, 5), 0, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
// 形态学梯度
cv::Canny(src, dst, 100, 200);
这些滤镜有助于视频帧的颜色空间转换、图像分割、去噪和边缘检测。
在图像处理中，提升图像质量是一个复杂的过程，需要根据图像的具体问题选择合适的方法。以下是一些常见的图像质量提升技术：
// 去噪
cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(5, 5), 0, 0, cv::BORDER_DEFAULT);
// 直方图均衡化
cv::equalizeHist(src, dst);
// 锐化
cv::Canny(src, dst, 100, 200);
这些技术可以帮助减少图像噪声、改善对比度和增强图像细节。
图像变换是计算机视觉和图像处理中的一个重要步骤，OpenCV提供了多种图像变换技术，包括缩放、裁剪和翻译等。
// 缩放
cv::resize(src, dst, cv::Size(), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR);
// 裁剪
cv::Rect roi(10, 10, src.cols - 20, src.rows - 20);
cv::Mat cropped = src(roi);
// 翻译
cv::Mat translation_matrix = (cv::Mat_(2,3) << 1, 0, tx, 0, 1, ty);
cv::warpAffine(src, dst, translation_matrix, src.size());
这些变换技术在图像比较、图像校正和图像分析中扮演着关键角色。
图像校正是将多个图像变换到一个公共图像平面的过程。它有助于找到不同图像之间的相似点，从而判断图像是否相似。
// 图像校正示例
cv::Mat map1, map2;
cv::initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, cv::Mat(), cameraMatrix, imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
cv::remap(src, dst, map1, map2, cv::INTER_LINEAR);
图像校正在计算机立体视觉和地理信息系统中有着广泛的应用。
在OpenCV中，可以创建自定义分类器来检测特定的对象。这通常需要一组正样本（目标对象的图像）和负样本（非目标对象的图像）。
// 创建自定义分类器
cv::CascadeClassifier classifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
std::vector faces;
classifier.detectMultiScale(gray, faces);
自定义分类器在特定产品检测、安全监控等领域有着重要的应用。
在人脸检测中，边缘检测被认为是最佳选择，因为它能够检测图像中对象的边缘和特征。
// 边缘检测
cv::Canny(src, dst, 100, 200);
// 腐蚀
cv::erode(src, dst, cv::Mat());
// 膨胀
cv::dilate(src, dst, cv::Mat());