行为识别、语义分割及传统图像处理的Python工程项目资源

简介：
本项目汇集了基于Python的行为识别、语义分割和传统图像处理技术的相关资源与代码，旨在为研究者提供一站式的开发支持。 曾在商汤进行过六个月的实习，当时是凭借这段经历获得了实习offer，希望能对你们有所帮助；不过那时面试是在21年进行的了，现在资源应该更新换代很快，请下载时慎重考虑。 计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。它涉及到从图像或视频中提取有用信息的算法和技术，以实现诸如图像分类、目标检测、人脸识别、图像分割等任务。 在计算机视觉面试中，常见的问题涵盖了以下几个方面： 1. 图像处理基础知识：包括图像的表示和存储方式、颜色空间转换、图像滤波、边缘检测等基本概念和常用算法。 2. 特征提取与描述：介绍常见的特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG等，以及特征描述符的生成和匹配过程。 3. 目标检测与识别：讨论目标检测的常见方法，如基于滑动窗口的方法、深度学习方法（如Faster R-CNN、YOLO等），以及人脸识别的原理和方法。 4. 图像分割与语义分割：介绍图像分割的概念和常见算法，如基于阈值的分割、边缘分割、基于区域的分割等，以及语义分割的原理和应用。 5. 三维重建与立体视觉：讨论三维重建的方法，如基于结构光的方法、多视角几何方法等。