TheNetos / devtest

Проект тестового приложения на позицию C++ разработчика

• Задача
• Требования
• Используемое ПО
• Библиотеки
• Используемые команды сборки
  • Boost
• Чек-лист задач
• Известные баги

Задача

• написать функцию, которая детектирует лица на изображении, и возвращает координаты прямоугольников, описывающих лицо (на изображении может быть несколько лиц);
• после обработки функция должна выводить нотификацию о завершении обработки файла (путь) и общем результате (сколько лиц нашлось) в консоль;
• код оформить в виде динамической библиотеки;
• написать простой функциональный тест на функцию с использованием gtest;
• создать консольное приложение для выбора входных данных и их обработки, которое будет использовать вышеописанную библиотеку (загружать динамически);
• входными данными для приложения будет путь к папке, содержащей подпапки с изображениями (вложенность папок не ограничена);
• входные данные передавать как параметры командной строки;
• приложение должно вызывать описанную функцию из библиотеки на всех найденных изображениях;
• сохранить результат работы функции в виде графических .jpg файлов, которые будут являться уменьшенной вдвое копией входных изображений, только с размытием областей с найденными лицами;
• координаты найденных лиц в исходном изображении и имя файла с результатом нужно сохранить в JSON формате в "result.json" файл в той папке, которая была установлена входным параметром как корневая.

Требования

• можно использовать только std, opencv, boost, gtest;
• подразумевается, что компилятор поддерживает стандарт не выше C++11;
• код должен быть независимым от платформы (Windows, Linux, и пр.);
• проект должен быть оформлен в CMake формате;
• результат предоставить в виде ссылки на репозиторий на GitHub, содержащий как исходный код, так и все необходимые бинарные зависимости;
• проверьте на другой ОС (например, в виртуальной машине), что проект собирается и запускается;
• все комментарии только на английском;
• все неописанные моменты - на выбор разработчика;
• будет оцениваться оформление кода, структура проекта, производительность приложения.

Используемое ПО

• Компилятор - MinGW 8.1.0
• Сборка - CMake v3.15.5
• IDE - Visual Studio Code v1.40

Библиотеки

• Boost v1.76, static multithread release
  • system
  • filesystem
  • container
  • thread
  • log
  • program_options
• OpenCV v4.2.0, static release
  • FFMpeg
  • PNG
  • TIFF
  • WEBP
• GTest v1.10

Используемые команды сборки

Boost

bootstrap
b2 install release cxxflags=-std=c++11 link=static runtime-link=static threading=multi --with-system --with-filesystem --with-container --with-thread --with-program_options --with-log

Чек-лист задач

• Функция распознавания лица
  • Загрузка и проверки на валидность
  • Распознавание лиц
  • Изменение распознанных областей
  • Сохранение измененой и уменьшенной копии
  • Тесты
  • Оформление в виде динамической библиотеки
• Консольное приложение
  • Парсинг агрументов запуска, их проверка и нормализация
  • Функция сканирования указанной директории
  • Сохранение результатов распознавания в result.json

Дополнительно:

• Общая оптимизация архитектуры и кода
• Документация
• Проверка кроссплатформенности

Известные баги

• Некорретный вывод путей в не-англоязычной кодировке
• При распознавании некоторых файлов всплывает Invalid SOS parameters for sequential JPEG