Google 计算机视觉面试：图像处理算法实战

Google 面试中的计算机视觉题目。本文通过图像标签检测问题，展示 CV 算法在实际场景中的应用，csvosupport 助你掌握 CV 面试要点

📋 问题场景

检测图书书脊上的标签位置，用于图书馆自动化管理

*输入 书架图像 *输出 每本书的标签位置（边界框

🎯 解决方案

图像预处

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image):
    # 转灰
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 高斯模糊降噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 边缘检
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    return edges

def detect_labels(image):
    edges = preprocess_image(image)
    
    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(
        edges, 
        cv2.RETR_EXTERNAL, 
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )
    
    labels = []
    for contour in contours:
        # 获取边界
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        
        # 过滤：标签通常是矩形且有一定大
        if w > 20 and h > 30 and 0.3 < w/h < 3:
            labels.append((x, y, w, h))
    
    return labels

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CV 基础 - OpenCV 常用操作 算法选择 - 边缘检测和轮廓查找 参数调优 - 阈值和过滤条件

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