為什麼這篇電腦視覺影像處理差別鄉民發文收入到精華區：因為在電腦視覺影像處理差別這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者aa155495 (冷月狂刃)看板Soft_Job標題[心得] 系統軟體 轉 電腦視覺 (uls...
先說一下本魯的背景
113 資工 學 + 碩，碩論為行車紀錄器影像分析
三年工作經驗(研替)，主要在做監控系統
本魯從監控系統的client、server、對外的SDK，都有開發經驗
下班後偶爾會上網找有興趣的課來聽(影像處理、電腦視覺、機器學習相關)
並且在coursera的機器學習跟影像處理兩門課當 Mentor (教學相長)
在退伍前半年開始接觸獵人頭找工作，談了自己的需求與目標薪水後
獵人頭推薦了幾家有機會達標的公司，
先約了兩間，所幸該獵頭給的清單中
最想去的第一間就面上了，所以本篇只有兩間的面試心得
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愛唯秀(ulsee) 演算法工程師
內容：
這家專注在電腦視覺演算法(人臉追蹤、人臉辨識、AR、VR、ADAS)
目前商業模式以提供技術的B2B模式為主，而不是賣B2C的應用產品，
目前有和line、迪士尼合作。
面試過程蠻順利的
主要在問本魯過去工作上的開發經驗，以及當Mentor的經驗
至於我問的問題，則是工作內容、管理風格、加班強度之類
關於ML、CV的細節，並沒有問太深
PS：原本都做好上白板寫數學式子、推導 back propagation 的心理準備了 XD
結果: Offer get
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由田新技 影像處理演算法工程師
內容：
這家是AOI設備商，所謂AOI是利用影像處理、電腦視覺配合一些打光
來找出產線成品的缺陷，目前合作比較大的是面板廠跟PCB廠
一開始寫了1.5小時的考題，有邏輯、專業、英文
邏輯就是一堆推理...沒什麼好說，就是給你一堆條件，要你推敲某件事情，花了40分鐘
寫完這部分，
專業部分倒是不難
像是bubble sort、字串反轉、C++的輸出(考你i++, ++i的優先權)
解釋 virtual function、function overloading、
template function、inline function、
class的public protected private、指標跟reference的差別
只有一題刁鑽了點，問你 windows API中的sendmessage()跟postmessage()的差別
這邊沒用過windows API的可能會不知道
至於其他題目即使是應屆畢業生，應該也答得出來，是個回復腦力的好時間
至於英文則有閱讀測驗和英文書信
寫完考卷後，就是和兩位技術主管與人資面試(三關)
第一關，面試內容聚焦在開發方面
問的問題環繞在我現在的工作內容，對於本魯過去改善效能的經驗特別有興趣
主管說他們的AOI軟體，效能要好除了懂演算法，也必須了解系統架構，才能找出適合該
系統的演算法
我進來的第一年會先幫忙調效能，從系統到演算法
接下來就是我問他問題，像是工作內容、管理風格、加班強度之類
至於前面寫的考卷則沒甚麼討論...
結束這一輪
第二關，面試內容聚焦在影像處理上
給了本魯兩個情境題
1. 畫了兩個三角形，其中一個很模糊，要怎找出這六個頂點
大概像這樣
http://i.imgur.com/QyZCif7.png
2. 給了兩個像湯匙的東西，一個在中間有洞口，另一個在邊邊又缺口，問怎麼偵測此問
題
大概像這樣
http://i.imgur.com/W2FDhiD.jpg
這關的面試流程，大概就是我提一個想法，面試官要我能不能改進，循環幾次。
結果: 感謝函，對方說我技術沒問題，但本魯10月底研替才退伍，所以先把 headcount
給了別人
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.25.13.32
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1506434514.A.EA5.html
推 ferr791012: 好奇offer數字 09/26 22:32
底薪比豬屎屋略高一些，但沒分紅就是這邊有我拿到 offer 那間的薪水範圍
https://www.zhipin.com/gongsi/r249323.html?ka=company-jobs
推 tocute: 純軟最想去是 google 嗎？ 09/26 22:37
本魯自知能力不足 QQ推 Eos: 本來在NUUO? 09/26 23:12
已站內信推 ohmypig: 請問在台灣工作嗎 09/27 02:03
是的推 FY4: 請問由田那兩題的解法 09/27 07:18
面試官沒跟我說正解...
這邊來說說我自己的想法
1. 我提出用 Otsu + median filter + corner detection
corner detection 或許可以換成 hough transform
2. morphological 後的圖和原本的相減做比較
或是切block後，再用傅立葉檢查是否有高頻資料
第二題我比較沒把握些，有大神鄉民可以出來指點嗎<(_ _)>
推 ray39620: 2如果影像處理不直觀，有回答可用data-driven方法嗎 09/27 13:50
我沒提到這名詞請問什麼是 data driven 的方法?
是只適用特定data的方法嗎?
推 blu1121: AOI設備商的客戶需求大多是代工廠的檢測設備，如不喜歡 09/27 13:53
→ blu1121: 工廠環境的人，比較不建議去 09/27 13:53
推 cp07345: 面過由田,當時是寫完考卷後人資直接進來講說面試結束 09/27 14:23
→ cp07345: 所以應該是考的不錯才會有後面兩關... 09/27 14:24
→ ray39620: 抱歉沒講清楚，我是指能否用像機器學習的方式去做偵測 09/27 18:03
我面試時提到的另一個做法就是把圖片切成好幾個小區塊，用DCT或傅立葉做線性轉換後
把頻率的資訊當feature
收集缺陷的資料當training data (AOI設備有定義產品能解決怎樣的缺陷)
不過面試官比較認同我用 |原圖二值化 - morphological處理的圖| 的方法
來檢查是否有缺陷
PS: 面試官沒跟我講他會用的方法
推 Eric0605: 我的現在同事是由田..聽他說的情況..恩恩.... 09/27 20:06
推 FY4: 兩年前去面試 一樣被問第二題 不過沒答出來.. 09/27 22:05
推 yujawe: 第一題用otsu比較淡的那個會消失吧 應該直接edge detect 09/28 00:26
→ yujawe: 就好了 09/28 00:26
推 zoooooa: 人帥真好 熱心分享 給他爆 09/28 01:55
推 ohmypig: 推 09/28 09:41
推 nick0702: 原PO 大神 10/15 19:32
※ 編輯: aa155495 (114.25.13.91), 02/24/2018 00:25:52