Базовые концепции:
1. Разница между SIFT и SURF детекторами особенностей
2. Как работает Non-Maximum Suppression в детекции объектов?
3. Объясните принцип работы HOG (Histogram of Oriented Gradients)
Практические задачи:
python
Copy
# Пример задачи для whiteboard-интервью
def find_contours_threshold(image, low, high):
"""
Найти контуры на изображении между заданными порогами
Возвращает список контуров и визуализацию
"""
# Ваш код здесь
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh_low = cv2.threshold(gray, low, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, thresh_high = cv2.threshold(gray, high, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
combined = cv2.bitwise_and(thresh_low, thresh_high)
contours, _ = cv2.findContours(combined, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
vis = cv2.drawContours(image.copy(), contours, -1, (0,255,0), 2)
return contours, vis
Задача: Реализуйте функцию для вычисления IoU (Intersection over Union)
python
Copy
def calculate_iou(box1, box2):
"""
box: [x1, y1, x2, y2]
"""
# Определение координат пересечения
x_left = max(box1[0], box2[0])
y_top = max(box1[1], box2[1])
x_right = min(box1[2], box2[2])
y_bottom = min(box1[3], box2[3])
# Если нет пересечения
if x_right < x_left or y_bottom < y_top:
return 0.0
# Площадь пересечения
intersection_area = (x_right - x_left) * (y_bottom - y_top)
# Площадь каждого бокса
box1_area = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])
box2_area = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])
# Площадь объединения
union_area = box1_area + box2_area - intersection_area
return intersection_area / union_area
Роль
Навыки
Зарплата (USD)
CV Engineer
OpenCV, Python, DL frameworks
90𝑘−90k−150k
Research Scientist
PyTorch, публикации, математика
120𝑘−120k−200k
Embedded CV Engineer
C++, CUDA, edge-оптимизация
100𝑘−100k−160k
MLOps Engineer
Docker, Kubernetes, CI/CD
110𝑘−110k−180k
mermaid
Copy
graph TD
A[Computer Vision] --> B[Базовые навыки]
A --> C[Специализации]
B --> D[OpenCV/Pillow]
B --> E[NumPy/Pandas]
B --> F[Основы ML]
C --> G[Глубокое обучение]
C --> H[3D реконструкция]
C --> I[Оптимизация]
G --> J[PyTorch/TensorFlow]
H --> K[PointCloud/SLAM]
I --> L[TensorRT/ONNX]
1. 3-5 ключевых проектов разного уровня сложности
2. Документация для каждого проекта:
o Постановка задачи
o Методы решения
o Метрики качества
o Примеры работы
3. GitHub репозитории с:
bash
Copy
/project
├── /data # Примеры данных
├── /notebooks # Исследовательский анализ
├── /src # Продукционный код
├── README.md # Описание проекта
└── requirements.txt
1. Система подсчета людей с трекингом (Retail Analytics)
2. Детекция дефектов на производственной линии
3. AR-приложение для измерения объектов
4. Распознавание жестов для Human-Computer Interaction
5. 3D реконструкция по нескольким изображениям
· Специализированные площадки:
· Общие платформы:
o LinkedIn (с хэштегами #computervision #deeplearning)
o AngelList (для стартапов)
Do's:
· Указывайте конкретные метрики ("Улучшил точность модели с 89% до 96%")
· Добавляйте ссылки на GitHub и публикации
· Адаптируйте резюме под каждую вакансию
Don'ts:
· Общие фразы ("Работал с нейросетями")
· Перечисление всех технологий без контекста
1. OpenCV Certified (opencv.org/certification)
2. NVIDIA DLI (nvidia.com/en-us/training)
3. AWS Computer Vision (aws.amazon.com/training)
· Конференции:
o CVPR, ICCV, ECCV
o OpenCV AI Conference
· Сообщества:
o r/computervision на Reddit
o Computer Vision группы на Facebook/LinkedIn
Подготовьтесь к mock-интервью:
1. Решите 3 задачи из leetcode по темам:
o Работа с изображениями
o Оптимизация алгоритмов
o ООП проектирование
2. Подготовьте рассказ о 2-3 своих проектах по схеме:
o Проблема
o Ваше решение
o Результаты и метрики
o Какие были сложности
3. Составьте список из 10 компаний, куда будете откликаться
За 17 недель мы прошли путь от основ OpenCV до промышленного внедрения:
· Технические навыки: от фильтров до нейросетей
· Практика: 20+ алгоритмов, 10+ проектов
· Карьера: подготовка к собеседованию и развитие