图片处理算法工程师面试及笔试

一、基础背景知识

(1)HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV色彩空间(颜色模型

https://blog.csdn.net/wangjinwj2008/article/details/8272081

HSV颜色空间 
HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中,每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0到1,所以圆锥顶面的半径为1。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集,这个 模型中饱和度为百分之百的颜色,其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处,V=0,H和S无定义, 代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0,V=1,H无定义,代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色,即具有不同 灰度的灰色。对于这些点,S=0,H的值无定义。可以说,HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的颜色,V=1,S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配色的方法。画家用改变色浓和 色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色,在一种纯色中加入白色以改变色浓,加入黑色以改变色深,同时 加入不同比例的白色,黑色即可获得各种不同的色调。

HSI颜色空间 
HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种 描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂,但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。 通常把色调和饱和度通称为色度,用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感 程度远强于对颜色浓淡的敏感程度,为了便于色彩处理和识别,人的视觉系统经常采用HSI色彩空间, 它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中 方便地使用,它们可以分开处理而且是相互独立的。因此,在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法,因而它们之间存在着 转换关系。

HSI 色彩模型是从人的视觉系统出发,用 H 代表色相 (Hue)、S 代表饱和度 (Saturation) 和 I 代表亮度 (Intensity) 来描述色彩。饱和度与颜色的白光光量刚好成反比,它可以说是一个颜色鲜明与否的指标。因此如果我们在显示器上使用 HIS 模型来处理图像,将能得到较为逼真的效果。 
色相 (Hue):指物体传导或反射的波长。更常见的是以颜色如红色,橘色或绿色来辨识,取 0 到 360 度的数值来衡量。 
饱和度 (Saturation):又称色度,是指色彩的强度或纯度。饱和度代表灰色与色调的比例,并以 0% (灰色) 到 100% (完全饱和) 来衡量。 
亮度 (Intensity):是指颜色的相对明暗度,通常以 0% (黑色) 到 100% (白色) 的百分比来衡量。

其他颜色模型:

RGB颜色空间 
RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统,彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子,并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线,并通过相加混合产生各种颜色;扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分,并用它来表示原稿的颜色。RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同 的扫描仪扫描同一幅图像,会得到不同色彩的图像数据;不同型号的显示器显示同一幅图像,也会有不同 的色彩显示结果。显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的,后者 是与设备无关的颜色空间。btw:Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。可以显示HSB、RGB、LAB和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。

二、开放问答:

1.怎样在一张街拍图像中识别明星的衣着服饰信息?

2.上衣纯色,裙子花色,怎样做区分?

3.怎样判断一张广告图片中是否有文字信息?是否用到OCR技术?怎样应用?

4.给一张二值化图片(包含一个正方形),怎样识别图片中的正方形?如果图片污损严重,怎样识别并恢复?

5.简述图像识别在移动互联网中的应用。

三、编程

1.图的遍历

   思路:深度搜索DFS和广度搜搜BFS

2.网格搜索:给一张二值化图片,用1~n标记不同的连通域。

   思路:可以采用最简单的四领域搜索。

3.代码实现HSV图的直方图表示,已知H bins=8 S bins=4 V bins=2 

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