Google 電腦視覺面試：影像處理演算法實戰

Google 面試中的電腦視覺題目。本文通過影像標籤檢測問題，展示 CV 演算法在實際場景中的應用，oavoservice 助你掌握 CV 面試要點。

📋 問題場景

檢測圖書書脊上的標籤位置，用於圖書館自動化管理。

輸入： 書架影像 輸出： 每本書的標籤位置（邊界框）

🎯 解決方案

影像預處理

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image):
    # 轉灰階
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 高斯模糊降噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 邊緣檢測
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    return edges

def detect_labels(image):
    edges = preprocess_image(image)
    
    # 查找輪廓
    contours, _ = cv2.findContours(
        edges, 
        cv2.RETR_EXTERNAL, 
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )
    
    labels = []
    for contour in contours:
        # 獲取邊界
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        
        # 過濾：標籤通常是矩形且有一定大小
        if w > 20 and h > 30 and 0.3 < w/h < 3:
            labels.append((x, y, w, h))
    
    return labels

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