1.根據(jù)相機內(nèi)參矩陣(無畸變)
fx 0 u
0 fy v
0 0 0，和圖像中下標(x1,y1)，以及點p在空間/世界坐標系中的平面方程，求p的三維坐標(x,y,z)
A:
2. canny 參數(shù)問題，梯度計算在兩個閾值之間不確定時候，如何確認極值是否邊緣？
A: 近鄰確定法，與邊緣點存在8近鄰，則確認為邊緣;
兩個閾值檢測強邊緣和弱邊緣，只有弱邊緣與強邊緣相連時候即與，才被選擇為邊緣;

3.快速排序
A:

int partition(vector<int> &input, int lo, int hi){int i = lo, j = hi+1;int v = input[lo];while(true){while(input[++i] < v) if(i == hi) break;while(input[--j] > v) if(j == lo) break;if(i >= j) break;swap(input[i], input[j]);}swap(input[j], input[lo]);return j;}//還是使用了快排的方法，應(yīng)該可以使用topK堆排序void quickSort(vector<int> &input, int lo, int hi, int k){if(hi <= lo) return;int j = partition(input, lo, hi);if(j + 1 == k) return;quickSort(input, lo, j-1, k);quickSort(input, j+1, hi, k);}

4.vector返回值復(fù)制構(gòu)造問題
形如vector a =func{ vector b,……, return b }
產(chǎn)生幾次復(fù)制構(gòu)造？
A: 一次？

5.maskrcnn相對于faster rcnn的改進
A: 1.產(chǎn)生mask的機制； 使用deepmask框架，通過1卷積和同大小rect分類器，實現(xiàn)mask效果；
2. 優(yōu)化mask的分支結(jié)構(gòu)；
3. 使用roi-align代替roi-pooling，在獲取特征map時候使用雙線性插值而不是max或者mean，精度損失降低。

12月07日，陰

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的三维重建18: 图像深度获取的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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