OPPO图像算法工程师-1面

📍面试公司：OPPO  
🕐面试时间：2025年09月5日
💻面试岗位：图像算法工程师 1面

❓面试问题：  
1.  自我介绍  
    简要介绍教育背景、项目经验及技术栈，突出图像处理和AI相关技能。

2.  项目深挖  
    ◦   详细介绍一个图像处理或计算机视觉项目，包括项目目标、技术方案、个人贡献（需具体到算法选择、参数调整、优化策略等）。  
    ◦   追问：  
        ▪   项目中遇到的最大挑战是什么？如何解决的？（例如：光照变化导致特征提取不稳定，如何通过算法改进缓解？）  
        ▪   是否对比过不同模型（如传统图像处理算法 vs 深度学习模型）的效果？评估指标（如PSNR、mAP）如何设计？  
        ▪   项目中的图像预处理流程（如去噪、增强、标注工具的使用）和后处理策略（如目标跟踪的平滑处理）。  

3.  图像处理基础  
    ◦   解释RGB与HSV颜色空间的区别及各自适用场景（例如：为什么HSV更适合颜色分割任务？）。  
    ◦   简述边缘检测算法（如Canny、Sobel），并对比其优缺点。  
    ◦   什么是直方图均衡化？它在图像增强中的作用是什么？。  
    ◦   如何实现图像去噪？列举至少两种方法（如高斯滤波、中值滤波）并说明适用场景。  

4.  AI图像问题  
    ◦   卷积神经网络（CNN）在图像处理中的典型应用（如分类、检测、分割），并解释卷积层、池化层的作用。  
    ◦   是否了解YOLO系列算法（如YOLOv8）？相比Faster R-CNN，其优势和劣势是什么？。  
    ◦   如何处理模型过拟合问题？（如数据增强、Dropout、正则化等）。  
    ◦   是否实践过图像生成模型（如GAN、Diffusion Model）？举例说明其应用场景。  

5.  编程与算法  
    ◦   手撕代码：实现图像旋转或双线性插值算法（Python/OpenCV）。  
    ◦   解释排序算法（如快排）的原理，并分析时间复杂度。  

6.  计算机网络与Linux  
    ◦   TCP三次握手的过程及为什么需要三次？。  
    ◦   Linux常用命令：如何查看进程资源占用？如何用grep过滤日志？。  

7.  场景题与闲聊  
    ◦   对手机相机ISP（图像信号处理）流程的理解（如降噪、HDR、色彩校正）。  
    ◦   如果设计一个手机夜景模式算法，你会考虑哪些因素？（如多帧融合、噪声抑制、细节增强）。  

🙌面试感想：  
•   难度中等偏上，注重项目细节和算法实现原理。面试官会从项目描述中挖掘深度问题，需确保对项目中的每个技术选型和数据细节都熟悉。  
•   AI图像问题占比高，需准备深度学习模型（如CNN、YOLO）的底层原理和优化方法。  

#发面经攒人品#