OpenCV Test

The Test d'OpenCV makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Implémentation d'algorithmes de traitement d'image
• Appliquer des techniques de vision informatique
• Utilisation des fonctions et des bibliothèques OpenCV
• Effectuer la détection des fonctionnalités sur les images
• Reconnaître des objets dans les images
• Appliquer des filtres pour améliorer les images
• Segmenter des images pour l'analyse
• Caméras d'étalonnage pour des mesures précises
• Cousant plusieurs images ensemble
• Analyser la qualité de l'image et l'améliorer

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• Le traitement d'image

  Le traitement d'image implique de manipuler ou de modifier les images numériques pour améliorer leur qualité ou en extraire des informations significatives. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à appliquer diverses techniques et algorithmes pour traiter efficacement les images.

• Vision informatique

  La vision informatique est le domaine d'étude qui se concentre sur l'activation Ordinateurs pour comprendre et interpréter les informations visuelles à partir d'images ou de vidéos numériques. La mesure de cette compétence dans le test aide à évaluer la compréhension du candidat des concepts de vision par ordinateur et leur maîtrise de l'application des algorithmes de vision informatique pour analyser les données visuelles.

• Détection de fonctionnalités

  La détection des fonctionnalités se réfère au processus d'identifier et de localiser des fonctionnalités ou des motifs spécifiques dans une image. Cette compétence est mesurée pour évaluer la capacité du candidat à identifier et à extraire les fonctionnalités pertinentes des images, ce qui est crucial pour les tâches telles que la reconnaissance d'image, le suivi et la correspondance.

• Reconnaissance d'objets

  Reconnaissance d'objets implique la reconnaissance et la classification des objets ou des modèles spécifiques dans une image ou une vidéo. La mesure de cette compétence dans le test aide à évaluer les connaissances du candidat sur les algorithmes de reconnaissance d'objets et sa capacité à utiliser de telles techniques de tâches telles que la détection d'objets, la classification et la localisation.

• Filtrage d'images

  image image. Le filtrage concerne le processus d'amélioration ou de modification des images en appliquant divers filtres ou opérations convolutionnelles. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compétence du candidat dans l'exécution des opérations de filtrage d'image à l'aide de différents filtres comme le flou, l'affûter, la détection de bord, etc., et la compréhension de leur impact sur la qualité et l'apparence de l'image.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Test d'OpenCV to be based on.

  Acquisition d'image

  Redimensionnement de l'image

  Rotation d'image

  Traduction d'image

  Croping d'images

  Égalisation de l'histogramme d'image

  Seuil d'image

  Frouillage d'image

  Affûtage d'image

  Détection de bord d'image

  Calcul du gradient d'image

  Détection de contour d'image

  Analyse de la forme d'image

  Opérations morphologiques d'image

  Réduction du bruit de l'image

  Élimination des artefacts d'image

  Lissage de l'image

  Techniques de segmentation d'image

  Étalonnage de la caméra

  Correction de la distorsion de la caméra

  Détection des fonctionnalités

  Extraction de caractéristiques

  Reconnaissance d'objet

  Modèle correspondant

  Histogramme des gradients orientés (porc)

  Transformité des fonctionnalités invariantes (SIFT)

  Fonctionnalités robustes accélérées (surf)

  Modèles binaires locaux (LBP)

  Détection de coin

  Détection de bord

  Filtrage d'image

  Filtre moyen

  Filtre médian

  Filtre gaussien

  Filtre bilatéral

  Filtre de moyens non locaux

  Égalisation d'histogramme

  Étirement du contraste

  Correction gamma

  Conversion des couleurs

  Manipulation de l'histogramme

  Amélioration d'images

  Correspondance d'histogramme

  Réglage de la luminosité

  Ajustement du contraste

  Ajustement de netteté

  Segmentation d'image

  Techniques de seuil

  Croissance de la région

  Transformation du bassin versant

  Étiquetage des composants connectés

  Contours et extraction des limites

  Coutures d'image

  Détection de point de fonctionnalité

  Correspondance de point de fonctionnalité

  Alignement de l'image

  Ajustement du faisceau

  Rectification en perspective

  Estimation de l'homographie

• Ingénieur de vision par ordinateur
• Ingénieur de traitement d'image
• Data scientifique
• Ingénieur d'apprentissage automatique
• Développeur de logiciels
• Chercheur

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Implémentation d'algorithmes de correspondance de motifs
• Appliquer des transformations géométriques en images
• Travailler avec des cartes de profondeur et une reconstruction 3D
• Utiliser l'apprentissage automatique pour l'analyse d'image
• Comprendre l'histogramme d'image et l'égalisation
• Optimisation des algorithmes de traitement d'image
• Gérer le bruit et les artefacts de l'image
• Travailler avec des algorithmes de compression d'image
• Utiliser l'informatique parallèle pour un traitement plus rapide
• Développer des techniques de traitement d'image personnalisées
• Implémentation de systèmes de traitement d'image en temps réel