一、计算机视觉面试的核心考察维度

计算机视觉岗位面试通常围绕三大核心维度展开：算法理论基础、代码实现能力和工程应用思维。算法理论考察对经典算法（如CNN、RNN、Transformer）的理解深度，代码实现聚焦编程规范与性能优化，工程应用则涉及模型部署、数据预处理等实际场景。

以某头部AI公司面试题为例：”请解释YOLOv5的锚框生成机制，并实现其损失函数计算代码”。这类题目要求求职者既具备理论推导能力，又能通过代码验证理解。建议备考时采用”理论-代码-优化”三步法：先梳理算法核心公式，再实现基础版本，最后结合实际场景调整参数。

二、经典算法精讲与代码实现

1. 图像处理基础算法

1.1 边缘检测（Canny算法）

Canny算法包含高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤。面试中常要求实现核心代码框架：

import cv2
import numpy as np
def canny_edge_detection(img, low_threshold=50, high_threshold=150):
    # 1. 高斯滤波
    blurred = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 1.4)
    # 2. 计算梯度
    grad_x = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 1, 0)
    grad_y = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 0, 1)
    grad_mag = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2)
    grad_dir = np.arctan2(grad_y, grad_x) * 180/np.pi
    # 3. 非极大值抑制（需补充实现）
    # 4. 双阈值检测（需补充实现）
    return edges

关键点：理解高斯核尺寸对平滑效果的影响，梯度方向与边缘方向的对应关系。

1.2 特征点匹配（SIFT算法）

SIFT算法包含尺度空间构建、关键点检测、方向分配和描述子生成四个阶段。面试中可能要求解释尺度空间构建的数学原理：
$L(x,y,\sigma)=G(x,y,\sigma)*I(x,y)$
其中$G(x,y,\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-(x^2+y^2)/2\sigma^2}$为高斯核函数。代码实现需注意高斯金字塔的组数和层数计算：

def build_gaussian_pyramid(img, n_octaves=4, n_scales=5):
    pyramid = []
    for o in range(n_octaves):
        octave = []
        for s in range(n_scales):
            sigma = 1.6 * (2**o) * (2**(s/n_scales))
            k = np.sqrt(2)
            blurred = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigmaX=sigma)
            octave.append(blurred)
        pyramid.append(octave)
        img = octave[-3] // 2  # 降采样
    return pyramid

2. 深度学习核心算法

2.1 卷积神经网络（CNN）

面试常考卷积操作的数学表达和实现优化。标准卷积的输出尺寸计算：
$H<em>{out}=\lfloor\frac{H</em>{in}+2P-K}{S}\rfloor+1$
其中$P$为填充，$K$为核尺寸，$S$为步长。代码实现需注意边界处理：

def conv2d(input, kernel, stride=1, padding=0):
    # 输入: (H,W,C), 核: (K,K,C,OutC)
    H, W, C = input.shape
    K, _, _, OutC = kernel.shape
    # 添加padding
    if padding > 0:
        input_padded = np.pad(input, ((padding,padding),(padding,padding),(0,0)), 
                             mode='constant')
    else:
        input_padded = input
    # 计算输出尺寸
    out_h = (H + 2*padding - K) // stride + 1
    out_w = (W + 2*padding - K) // stride + 1
    output = np.zeros((out_h, out_w, OutC))
    # 卷积操作
    for y in range(0, out_h):
        for x in range(0, out_w):
            for c_out in range(OutC):
                h_start = y * stride
                h_end = h_start + K
                w_start = x * stride
                w_end = w_start + K
                window = input_padded[h_start:h_end, w_start:w_end, :]
                output[y,x,c_out] = np.sum(window * kernel[:,:,:,c_out])
    return output

2.2 目标检测算法（Faster R-CNN）

RPN网络是Faster R-CNN的核心组件，其锚框生成机制常作为面试考点。锚框中心点生成公式：
$x<em>i = x</em>{center} + d<em>x \cdot \sigma</em>$
$y_i = y${center} + d_y \cdot \sigma
其中$\sigma$为尺度因子，$d_x,d_y$为偏移量。代码实现需注意锚框的多样性设计：

def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5,1,2], scales=[8,16,32]):
    anchors = []
    for ratio in ratios:
        w = base_size * np.sqrt(ratio)
        h = base_size / np.sqrt(ratio)
        for scale in scales:
            anchors.append([
                -scale*w/2, -scale*h/2, 
                scale*w/2, scale*h/2
            ])
    return np.array(anchors)

三、代码优化与工程实践技巧

1. 性能优化策略

• 内存管理：使用np.ascontiguousarray()保证数组内存连续性
• 并行计算：利用numba.jit加速循环计算
  ```python
  from numba import jit

@jit(nopython=True)
def fast_conv2d(input, kernel):

# 实现优化后的卷积
pass

- **向量化操作**：用`np.einsum()`替代显式循环
## 2. 调试与验证方法
- **单元测试**：为关键函数编写测试用例
```python
def test_conv2d():
    input = np.random.rand(32,32,3)
    kernel = np.random.rand(3,3,3,16)
    output = conv2d(input, kernel)
    assert output.shape == (30,30,16)

• 可视化调试：使用matplotlib绘制中间结果

四、面试应对策略

1. 理论题应对：采用”定义-公式-应用”三段式回答

   • 例：”请解释交并比（IoU）”
     • 定义：预测框与真实框的交集面积比上并集面积
     • 公式：$IoU=\frac{A\cap B}{A\cup B}$
     • 应用：用于NMS和损失计算

2. 代码题应对：

   • 先明确输入输出格式
   • 分模块实现，每步添加注释
   • 处理边界条件（如空输入、尺寸不匹配）

3. 系统设计题应对：

   • 明确需求边界（QPS、延迟要求）
   • 拆分模块（数据预处理、模型推理、后处理）
   • 考虑扩展性（支持多种模型、动态批处理）

五、学习资源推荐

1. 理论巩固：

   • 书籍：《Computer Vision: Algorithms and Applications》
   • 论文：RCNN系列、YOLO系列、Transformer在CV中的应用

2. 代码实践：

   • 框架：PyTorch、OpenCV官方教程
   • 竞赛：Kaggle计算机视觉赛道

3. 模拟面试：

   • 平台：LeetCode计算机视觉专题
   • 社群：参加开源项目贡献

通过系统掌握算法原理、代码实现技巧和工程优化方法，求职者能在计算机视觉面试中展现出扎实的专业能力。建议每天投入2-3小时进行算法推导和代码练习，持续3-6个月可达到面试优秀水平。记住：面试不仅是知识的检验，更是工程思维的展现，保持清晰的逻辑表达和规范的代码习惯至关重要。