图像算法测试

Ⅰ 图像处理中，一张图片用什么算法检测它旋转了多少角度呢

你要想要这个角度的数值，转之前就应该通过输入数值来实现。否则你就画个水平的参照物，来估计一下了。

Ⅱ 图像比对的原理或者算法

有噪声情况下。1、配准；2、两张图的图像块分别计算特征（lbp,sift等）；3、计算特征的距离（欧式距离等）。在matlab或opencv下都可以。

Ⅲ 做图像类算法面试的时候会不会面试数学

我在《再谈逗我是怎么招程序员地》中比较保守地说过，逗问难的算法题并没有错，错的很多面试官只是在肤浅甚至错误地理解着面试算法题的目的。地，今天，我想加强一下这个观点——我反对纯算法题面试！（注意，我说的是纯算法题）图片源Wikipedia（点击图片查看词条）我再次引用我以前的一个观点——能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题，你可以想想，小学奥数题可能比这些题更难，但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。好了，让我们来看一个示例（这个示例是昨天在微博上的一个讨论），这个题是——逗找出无序数组中第2大的数地，几乎所有的人都用了O(n)的算法，我相信对于我们这些应试教育出来的人来说，不用排序用O(n)算法是很正常的事，连我都不由自主地认为O(n)算法是这个题的标准答案。我们太习惯于标准答案了，这是我国教育最悲哀的地方。（广义的洗脑就是让你的意识依赖于某个标准答案，然后通过给你标准答案让你不会思考而控制你）功能性需求分析试想，如果我们在实际工作中得到这样一个题 我们会怎么做看我一定会分析这个需求，因为我害怕需求未来会改变，今天你叫我找一个第2大的数，明天你找我找一个第4大的数，后天叫我找一个第100大的数，我不搞死了。需求变化是很正常的事。分析完这个需求后，我会很自然地去写找第K大数的算法——难度一下子就增大了。很多人会以为找第K大的需求是一种逗过早扩展地的思路，不是这样的，我相信我们在实际编码中写过太多这样的程序了，你一定不会设计出这样的函数接口 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不会设计出 DestroyBaghdad(); 这样的接口，而是设计一个DestoryCity( City& ); 的接口，而把Baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2当成参数传进去。这是最基本的编程方法，用数学的话来说，叫代数！最简单的需求分析方法就是把需求翻译成函数名，然后看看是这个接口不是很二看！（注：不要纠结于FindMaxNum()或FindMinNum()，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那么二）非功能性需求分析性能之类的东西从来都是非功能性需求，对于算法题，我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收，这是算法学术界的风格。所以，习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力，只会机械地思考算法之内的性能，而忽略了算法之外的性能。如果题目是——逗从无序数组中找到第K个最大的数地，那么，我们一定会去思考用O(n)的线性算法找出第K个数。事实上，也有线性算法——STL中可以用nth_element求得类似的第n大的数，其利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况：1）Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第 k-|Sa|个元素即为第k大数；2） Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)。搞学术的nuts们到了这一步一定会欢呼胜利！但是他们哪里能想得到性能的需求分析也是来源自业务的！我们一说性能，基本上是个人都会问，请求量有多大看如果我们的FindKthMaxNum()的请求量是m次，那么你的这个每次都要O(n)复杂度的算法得到的效果就是O(n*m)，这一点，是书呆子式的学院派人永远想不到的。因为应试教育让我们不会从实际思考了。工程式的解法根据上面的需求分析，有软件工程经验的人的解法通常会这样：1）把数组排序，从大到小。2）于是你要第k大的数，就直接访问 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然后，接下来的m次对FindKthMaxNum()的调用全是O(1)的，整体复杂度反而成了线性的。其实，上述的还不是工程式的最好的解法，因为，在业务中，那数组中的数据可能会是会变化的，所以，如果是用数组排序的话，有数据的改动会让我重新排序，这个太耗性能了，如果实际情况中会有很多的插入或删除操作，那么可以考虑使用B+树。工程式的解法有以下特点：1）很方便扩展，因为数据排好序了，你还可以方便地支持各种需求，如从第k1大到k2大的数据（那些学院派写出来的代码在拿到这个需求时又开始挠头苦想了）2）规整的数据会简化整体的算法复杂度，从而整体性能会更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和STL一样的近似O(n)复杂度的算法没人敢动）争论你可能会和我有以下争论，如果程序员做这个算法题用排序的方式，他一定不会像你想那么多。是的，你说得对。但是我想说，很多时候，我们直觉地思考，恰恰是正确的路。因为逗排序地这个思路符合人类大脑处理问题的方式，而使用学院派的方式是反大脑直觉的。反大脑直觉的，通常意味着晦涩难懂，维护成本上升。就是一道面试题，我就是想测试一下你的算法技能，这也扯太多了。没问题，不过，我们要清楚我们是在招什么人看是一个只会写算法的人，还是一个会做软件的人看这个只有你自己最清楚。这个算法题太容易诱导到学院派的思路了。是的这道逗找出第K大的数地，其实可以变换为更为业务一点的题目——逗我要和别的商户竞价，我想排在所有竞争对手报价的第K名，请写一个程序，我输入K，和一个商品名，系统告诉我应该订多少价看（商家的所有商品的报价在一数组中）地——业务分析，整体性能，算法，数据结构，增加需求让应聘者重构，这一个问题就全考了。你是不是在说算法不重要，不用学看千万别这样理解我，搞得好像如果面试不面，我就可以不学。算法很重要，算法题能锻炼我们的思维，而且也有很多实际用处。我这篇文章不是让大家不要去学算法，这是完全错误的，我是让大家带着业务问题去使用算法。问你业务问题，一样会问到算法题上来。小结看过这上面的分析，我相信你明白我为什么反对纯算法面试题了。原因就是纯算法的面试题根本不能反应一个程序的综合素质！那么，在面试中，我们应该要考量程序员的那些综合素质呢看我以为有下面这些东西：会不会做需求分析看怎么理解问题的看解决问题的思路是什么看想法如何看会不会对基础的算法和数据结构灵活运用看另外，我们知道，对于软件开发来说，在工程上，难是的下面是这些挑战：软件的维护成本远远大于软件的开发成本。软件的质量变得越来越重要，所以，测试工作也变得越来越重要。软件的需求总是在变的，软件的需求总是一点一点往上加的。程序中大量的代码都是在处理一些错误的或是不正常的流程。所以，对于编程能力上，我们应该主要考量程序员的如下能力：设计是否满足对需求的理解，并可以应对可能出现的需求变化。

Ⅳ 图像识别算法都有哪些

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

Ⅳ 一般图像的清晰度用什么算法来检测

有多种评价函数，需要根据图像来合理选取一种评价函数；
如果 楼主 是用matlab仿真来做的话，比较简单。
常用的有 sobel robert LoG 等等
还用用灰度方差函数的，熵函数的 还有用频率域的。总之 不下十种吧。
还可以自己设计一种算子，只要能实现功能就好~！

Ⅵ 图像算法有哪些他们和编程语言什么关系能举例说明产品缺失检测或者产品定位用什么算法比较好嘛

图像分割、增强、滤波、形态学静态图像压缩最常用的是jpeg, 先进点的是jpeg2000。研究这两个就足够了。

动态视频的算法就太多了，VCD用mpeg-1, DVD用mpeg-2, 视频会议常用H.261。压缩比更高一些的是H.263和mpeg-4，最新一代的算法是H.264和微软的WMV9，用于新一代HD-DVD及蓝光光盘上。

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Ⅶ 图像识别的算法

不会啊，，实在帮不上你啊。。。

Ⅷ 视觉算法和图像算法的区别

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。

Ⅸ 图像识别算法有几种

从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，公司模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。江苏视图科技算法提供商。

Ⅹ 图像中使用什么软件的算法检测划痕

N = length(x);
alpha = alpha* ones(1,N);
beta = beta*ones(1,N);
% proce the five diagnal vectors
alpham1 = [alpha(2:N) alpha(1)];
alphap1 = [alpha(N) alpha(1:N-1)];
betam1 = [beta(2:N) beta(1)];
betap1 = [beta(N) beta(1:N-1)];

a = betam1;
b = -alpha - 2*beta - 2*betam1;
c = alpha + alphap1 +betam1 + 4*beta + betap1;
d = -alphap1 - 2*beta - 2*betap1;
e = betap1;
% generate the parameters matrix
A = diag(a(1:N-2),-2) + diag(a(N-1:N),N-2);
A = A + diag(b(1:N-1),-1) + diag(b(N), N-1);
A = A + diag(c);
A = A + diag(d(1:N-1),1) + diag(d(N),-(N-1));
A = A + diag(e(1:N-2),2) + diag(e(N-1:N),-(N-2));

invAI = inv(A + gamma * diag(ones(1,N)));

for count = 1:ITER,
vfx = interp2(fx,x,y,'*linear');
vfy = interp2(fy,x,y,'*linear');
% deform snake
x = invAI * (gamma* x + kappa*vfx);
y = invAI * (gamma* y + kappa*vfy);
end