缘起
字节跳动的音视频面准备了半个月的样子,当时投了很多厂,但是主要目标还是进字节,但是万万没想到,居然一面就没了下文(一开始觉得起码能撑到个二面,三面,所以有些措不及防……)
在期间,也陆陆续续收到了其他公司的几个offer,但是都是些小公司,没有达到预期目标。于是后面干脆闭关了几天专心复习,刷题,准备二战。
大概闭关复习了半个月,又投了字节,同期还投了腾讯等几个大厂还有一些小厂。
面了几个就收到了腾讯的面试通知,就先去了腾讯,没想到一路“过五关斩六将”直接拿下了offer。
后面字节也约了面试,但是腾讯那边HR问了一下我是不是还有别的面试,我如实说了字节那边,然后他们提了待遇,我感觉腾讯这边还是很有诚意的,又因为字节那边还没有定下来,就答应去腾讯那边了。
本文知识点
身份证识别整体架构
身份证识别关键技术
- NDK开发的原理
- 什么是JNI
- OpenCV架构体系
- OCR技术架构
身份证识别项目实战
- 关键架构
- 核心步骤与手写实现
- 同步运行下IOS windows
- Android架构
一.什么是身份证识别
关键问题分析:找到号码所在区域→获取号码图片→识别身份证号码
二.核心
OpenCV:
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library是一个跨平台的计算机视觉库。IBM 1999 年开始研发,用C++ 提供接口Mat 数据结构
应用领域:
图像处理. 人脸识别.手势识别.人机交互动作识别.运动跟踪.物体识别 图像分割
Tess-two:
OCR的全称是Optical Character Recognition是一个对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。
tess-two是TesseraToolsForAndroid的一个git分支
使用特征:
1:简单易用
2:开源且支持离线使用
3:为 Android平台定制的java api
NDK开发::
三.详细架构
问题:
1: 什么是灰度图
2: 什么是二值化为什么?
3: 轮廓检测是什么
4: 图像膨胀是什么
5: 图片分割会导致OOM吗?
6: OCR文本训练如何进行
7: 图文识别的API是怎样的?
3.1图像识别核心步骤-灰度化
3.2图像识别核心步骤-二值化
3.3图像识别核心步骤-轮廓检测
所有连续的闭包用矩形框起来
3.4图像识别核心步骤-膨胀
3.5图像识别核心步骤-轮廓筛选
3.6文字识别
OCR文字样本→记忆文本→直文字识别
总结
图片上传怎么做?
不能说,接口怎么实现,我就怎么调用,虽然我也是这么做的
要明白:
1:明白什么是Http,从而知道http如何上传图片
2:使用okhttp,retrofit怎么是实现这个过程
架构师筑基包括哪些内容
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