计算机视觉面试题精讲：算法与代码

一、算法基础：经典问题与核心原理

计算机视觉面试中，算法基础是绕不开的核心板块。面试官常通过经典问题考察候选人对理论的理解深度，例如图像处理中的边缘检测、特征提取，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）设计。

1.1 边缘检测算法：Sobel与Canny

边缘检测是计算机视觉的基础任务，Sobel算子和Canny算法是高频考点。

• Sobel算子：通过卷积核计算图像梯度，核心代码实现如下：
  ```python
  import cv2
  import numpy as np

def sobel_edge_detection(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sobel_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobel_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
edges = np.sqrt(sobel_x2 + sobel_y2)
return edges.astype(np.uint8)

面试中需解释：  
- 为什么选择3×3卷积核？  
- 如何处理梯度幅值的归一化？  
- 与Prewitt算子的差异？  
- **Canny算法**：需掌握其四步流程（高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测），并理解阈值选择的trade-off（高阈值减少噪声但可能丢失弱边缘，低阈值保留细节但引入噪声）。
### 1.2 特征提取：SIFT与HOG
特征提取是目标检测、图像匹配的关键。  
- **SIFT（尺度不变特征变换）**：需解释其尺度空间构建、关键点检测、方向分配和描述符生成四个步骤。面试中可能追问：  
  - 如何实现尺度不变性？  
  - 描述符的维度（128维）如何计算？  
- **HOG（方向梯度直方图）**：常用于行人检测，需说明：  
  - 细胞单元（Cell）和块（Block）的划分逻辑；  
  - 梯度方向分箱（通常9个bin）的统计方式。
## 二、深度学习算法：CNN与Transformer
随着深度学习主导计算机视觉，CNN和Transformer相关问题成为面试重点。
### 2.1 CNN架构设计
面试官可能要求手写一个简化版CNN，或分析经典网络（如ResNet、EfficientNet）的创新点。  
- **ResNet残差块**：需解释跳跃连接（Skip Connection）如何解决梯度消失问题，并对比普通网络与残差网络的训练误差曲线。  
- **EfficientNet的复合缩放**：需理解宽度、深度、分辨率的协同缩放策略，以及如何通过网格搜索确定最优系数。
### 2.2 Transformer在视觉中的应用
Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer是近年热点。  
- **ViT的核心思想**：将图像分块为序列，通过自注意力机制建模全局关系。需对比CNN的局部感受野与Transformer的全局建模能力。  
- **Swin Transformer的改进**：窗口多头自注意力（W-MSA）和移位窗口（Shifted Window）如何降低计算量并提升性能。
## 三、代码实现：从理论到实践
面试中，代码实现能力是区分候选人的关键。需掌握以下技能：
### 3.1 数据加载与预处理
使用PyTorch或TensorFlow实现自定义数据集加载：
```python
from torch.utils.data import Dataset
import cv2
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, labels, transform=None):
        self.image_paths = image_paths
        self.labels = labels
        self.transform = transform
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    def __getitem__(self, idx):
        image = cv2.imread(self.image_paths[idx])
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        label = self.labels[idx]
        return image, label

面试中可能追问：

• 如何处理数据不平衡？
• 如何实现实时数据增强（如随机裁剪、旋转）？

3.2 模型训练与调优

需掌握训练循环的核心代码，并解释关键参数：

import torch
from torch.optim import Adam
def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device, epochs=10):
    model.train()
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for inputs, labels in train_loader:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
        print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(train_loader)}")

面试中需解释：

• 学习率调整策略（如StepLR、CosineAnnealingLR）；
• 批量归一化（BatchNorm）的作用；
• 如何监控过拟合（验证集损失上升）？

四、面试策略：如何高效准备？

1. 理论复盘：梳理算法原理，用费曼学习法（自己讲解）验证理解深度。
2. 代码实战：在LeetCode或Kaggle上练习图像处理题目（如“图像去噪”“目标检测框绘制”）。
3. 系统设计：准备“设计一个人脸识别系统”等开放问题，体现工程思维。
4. 模拟面试：与同行互相提问，重点练习口头表达与代码手写。

五、总结：算法与代码的平衡之道

计算机视觉面试中，算法理解体现理论深度，代码实现检验工程能力。候选人需避免“只会背公式”或“只会调库”的极端，而是展现从数学推导到工程落地的完整思维链。例如，在解释YOLOv5的Anchor Box生成时，既要说明K-means聚类的原理，也要能写出Python实现代码。

最终，面试官考察的是候选人能否在复杂问题中快速定位核心矛盾，并用算法与代码提供优雅的解决方案。这种能力，正是计算机视觉工程师的核心价值所在。