简介

在这个技术进步以空前速度发展的数字化时代，计算机视觉是一个突出的领域。本文面向希望探索计算机视觉领域的 aspiring individuals。从掌握图像处理基础到探索各种深度学习概念，我们将深入研究必要的技能、行业、市场趋势等等。

内容目录
简介
什么是计算机视觉
谁是计算机视觉工程师
成为计算机视觉工程师所需的技能
计算机视觉工程师的成长阶段
计算机视觉工程师在哪里工作
计算机视觉工程师的收入
计算机视觉市场趋势
结论

什么是计算机视觉？

计算机视觉或机器视觉是人工智能的一个子领域，它使机器和计算机系统能够从数字图像、视频和其他视觉数据中获取有价值的信息。 

要了解更多信息，请查看我们的 初学者指南 文章，我们将深入探讨计算机视觉的细节。

谁是计算机视觉工程师？

计算机视觉工程师是利用各种机器视觉工具和算法将人类视觉系统重新创建到机器中的人。他们分析和处理大量以数据集形式存在的数据，以帮助通过视觉自动化预测性决策。简而言之，计算机视觉工程师就是处理来自图像和视频的视觉信息的人。

大多数视觉工程师将时间花在研究、训练、测试和部署计算机视觉应用程序中实施的模型上，以解决现实世界中的问题。他们还与其他工程师紧密合作，构建利用视觉信息来解决问题或执行特定任务的硬件和软件。他们拥有机器学习、深度学习、图像标注、图像和视频分割以及图像识别等领域的专业知识。他们在医疗保健、汽车、机器人和监控等各个行业的需求量很大。

成为 CV 工程师并非易事；由于该学科的广阔性，它需要投入大量时间和精力进行研究和学习。但不要担心！本初学者指南将指导您成为专业计算机视觉工程师的步骤。让我们开始吧！

成为计算机视觉工程师所需的技能

数学

成为计算机视觉专家的旅程始于数学。掌握数学至关重要。它用于图像的表示和操作。CV 专业人士将非常了解图像与其数值表示之间的关系。让我们探索一些需要掌握的数学概念。

线性代数

线性代数是需要掌握的计算机视觉的基础方面之一。让我们看看它的一些用途。

在基本层面上，图像表示为矩阵或多维数字数组。线性代数操纵这些矩阵，这些矩阵对于各种图像处理任务至关重要。

另一个 CV 任务是在图像中检测和描述某些特征，例如边缘、角点或特定物体。用于执行这些操作的算法，例如 HOG（方向梯度直方图），利用线性代数进行更高效的计算。

旋转、缩放和平移等操作是 CV 中的基本操作。这些操作使用矩阵和向量来表示，它们构成了线性代数的核心概念的一部分。

在图像处理领域，卷积操作用于滤波和图像变换。在深度学习的背景下实现这些卷积是通过线性代数实现的。

计算机视觉的另一个重要方面是 3D 视觉和深度感知。从 3D 场景和 2D 图像（例如相机校准、立体视觉和运动结构）获取深度信息涉及基于线性代数的计算。

线性代数提供了各种计算机视觉任务必不可少的数学框架和工具。    

微积分

微积分，尤其是微分微积分，在计算机视觉中至关重要。

让我们以深度学习为例。理解 DL 模型构成了计算机视觉的重要组成部分，而微积分概念在其中得到广泛应用。例如，用于训练神经网络的反向传播算法是基于微积分的。

特征提取是另一个计算机视觉任务。它涉及从图像中提取有意义的特征，这也是通过微积分实现的。以 SIFT 或尺度不变特征变换和边缘检测为例。它们借助微积分，能够识别图像中的关键点和特征，这些关键点和特征对于图像匹配和物体识别等任务至关重要。 

运动分析和跟踪也使用微积分。如何实现？在空间和时间上计算导数，以了解物体在场景中的运动方式。 

了解微积分原理是理解 CV 算法和技术的关键。

概率与统计

CV 处理数据中的大量不确定性和可变性。这就是概率与统计发挥作用的地方。让我们看一些例子。

深度学习模型的优化得益于统计技术。像随机梯度下降这样的方法依赖于概率方法来找到神经网络的最佳参数。  

统计方法用于在图像或视频序列中检测和跟踪物体。物体的运动使用概率模型来预测。

构成计算机视觉很大一部分的机器学习模型也使用概率与统计。诸如 CNN 或卷积神经网络之类的模型使用统计数据来识别和分类图像中的模式。

编程

编程是计算机视觉的另一个重要组成部分。让我们看看原因。

在分析任何图像或视频之前，需要对其进行预处理。这就是编程发挥作用的地方。它们用于执行诸如数据归一化、图像大小调整和噪声过滤等任务。

在计算机视觉的核心，我们有算法。物体检测、图像分类或模式识别等任务是通过算法实现的。您猜对了，编程用于创建这些算法。 

对于大多数应用程序而言，CV 算法需要实时运行。同样，编程通过优化算法的速度和效率来解决问题，确保能够快速处理实时视频流。

许多 CV 任务利用 ML 和 DL 技术。借助编程，可以优化这些模型的性能并将其集成到更大的系统中。这涉及使用神经网络、设置训练管道以及使用 TensorFlow 和 PyTorch 等视觉库。

在涉及探索新计算机视觉技术的学术或研究环境中，编程用于进行实验和验证假设。

下一个问题是，我应该从哪种语言开始学习？让我们探索其中几种。

Python

Python 是最流行的计算机视觉编程语言之一，主要是因为它的简单性和大量库（如 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch）可用于图像处理和机器学习。由于其多功能性和易于集成性，Python 被广泛用于学术研究。

C++

C++ 是一种强大的编程语言，在内存管理、实时处理和执行速度至关重要的场景中使用。诸如 OpenCV 之类的库中的核心算法最初是用 C++ 编写的。它还支持大多数库。C++ 被广泛用于实时图像处理、资源优化任务、嵌入式系统和机器人，计算机视觉在其中发挥着作用。

MATLAB

MATLAB 是一种由 MathWorks 开发的高级语言，在计算机视觉中得到广泛应用。 

它具有用于数据可视化的强大工具，这些工具对于图像和视频分析至关重要。它还用于创建用户界面，以便于使用和与计算机视觉应用程序进行交互。

MATLAB 允许与其他语言集成，提供更大的灵活性和利用其他库和工具。

MATLAB 借助 Simulink 帮助将计算机视觉算法集成到更大的系统中，从而实现基于模型的设计和图形化编程方法。这在嵌入式系统和控制设计中尤为常见。

新手通常从 Python 开始，因为它很简单，然后继续学习其他语言。编程是您掌握计算机视觉之旅的基石之一。

机器学习概念

机器学习在计算机视觉中发挥着至关重要的作用。它显着增强了 CV 的功能和应用程序。让我们探索机器学习在计算机视觉中的一些关键作用。

模式识别在视觉数据中至关重要。这对于目标识别等任务至关重要，系统可以在图像或视频中识别和分类目标。机器学习算法使这成为可能。

理解视觉数据上下文另一个关键方面是特征检测和提取。它包括识别图像中的关键点、边缘和形状。机器学习再次发挥作用，检测和提取特征。

机器学习算法可以分析和解释图像和视频，以检测异常，跟踪运动，甚至根据视觉线索预测未来的事件。

然后是语义分割，它是一个将图像中每个像素分类到一个类别中的过程，帮助更详细地理解场景。机器学习使这成为可能。

机器学习算法还可以跟踪视频中跨帧的运动物体，这在监控、运动分析和自动驾驶汽车中至关重要。

机器学习通过支持实时图像处理和与环境交互，增强了 AR 和 VR 体验。

这个概念允许为一项任务开发的模型被重新用作第二项任务模型的起点，从而促进计算机视觉模型更快、更高效的训练。

机器学习概念对计算机视觉产生了重大影响，使高级图像处理、实时分析以及从视觉数据中提取和利用复杂模式的能力成为可能。

计算机视觉理论

下一步是在计算机视觉理论方面建立坚实的基础。让我们看看一些关键理论。

卷积神经网络

CNN 是计算机视觉中的一个关键理论。它们旨在从输入图像中学习特征的空间层次结构。它们在图像识别、分类和分割等任务中占很大一部分。

CNN 架构

图像处理

计算机视觉的另一个基本概念是图像处理。它涉及用于增强从相机和传感器接收的原始图像的技术。这可能包括降噪、对比度增强和图像锐化，这些对于提高进一步处理的准确性至关重要。

模式识别

顾名思义，它涉及识别数据中的模式和规律。这包括在 CV 中识别图像中的特定物体、面部或场景。模板匹配、基于特征的匹配和统计分类等技术都属于这一部分。

计算机图形学

图像的几何方面，如透视、形状和运动，是关键。与 3D 重建、相机校准和立体视觉相关的理论被广泛用于解释图像中的空间关系。

深度学习

除了卷积神经网络的空间层次结构之外，我们还有深度学习，它包括各种架构，如自动编码器、GAN（生成对抗网络）和 RNN（循环神经网络），用于图像生成、风格迁移和视频分析等复杂任务。

特征提取

使用特征提取，它识别图像中的关键点或特征，如边缘和角点，并在不同的图像之间找到对应关系。这对目标识别、运动跟踪和全景拼接等任务至关重要。

语义分割

该理论侧重于像素级图像分析，旨在将每个像素分类到一个特定类别中。语义分割在场景理解、自动驾驶应用和医学影像应用中得到应用。

所有这些理论都很重要，它们在解决视觉数据解释和理解的不同方面和挑战时发挥作用。它们促进了从简单的图像分类到复杂的场景理解和与物理世界的交互等各种任务的正常运行。

图像处理技术

图像处理是指将图像处理成数字形式以执行特定操作，从而从中推断出一些有用的信息的方法。这是为了增强现有图像以从中获取相关信息。图像处理是许多应用（如目标检测和人脸识别）中必不可少的预处理步骤。例如，在娱乐行业，图像处理用于向图像添加或删除物体。让我们探索它们。

图像增强

计算机视觉图像处理中的图像增强是指用于改善图像视觉外观或将图像转换为更适合人类或计算机算法分析的一组技术。此过程对于为计算机视觉中的后续任务（如特征提取、目标检测和分类）准备图像至关重要。目标通常是提高观察者从原始图像的角度来看的质量或增强对进一步处理重要的某些图像特征。为什么图像增强至关重要？让我们看看原因。

• 图像增强有助于对比度调整。通过直方图均衡或对比度拉伸等技术，可以修改像素强度以使图像更清晰。
• 图像亮度通过调整像素值来增强，可以简单地调整，也可以通过复杂的方法调整。
• 图像平滑通过使用高斯模糊、中值或双边滤波等方法最小化随机亮度或颜色变化来执行。
• 它还通过使图像边缘更清晰并利用非锐化掩蔽、拉普拉斯滤波器和高通滤波器等技术来执行边缘增强。
• 色彩平衡和饱和度：通过校正色温并增强颜色鲜艳度来改善视觉效果或强调。
• 去模糊：恢复由于运动或聚焦问题导致的模糊图像的清晰度。
• 几何处理：操纵图像结构以去除噪声、分离物体或强调形状。

图像恢复

图像恢复是通过去除噪声来提高图像质量的过程。尽管与图像增强有一些相似之处，但后者利用人眼视觉系统的特征来获得更好的视觉效果。在图像恢复中，原始图像质量很高，但在某些情况下。以下是图像恢复的一些方面。

• 图像恢复的一个关键方面是从图像中去除噪声，如高斯噪声或斑点噪声。
• 另一个方面是提高图像的分辨率。这可以通过增加图像中的像素数量来放大较低分辨率的图像。
• 图像模糊是另一个常见问题。这可能是由于对焦不足的捕获或其他因素造成的。这是通过估计模糊模式或模糊核并逆转其影响来解决的。
• 颜色校正是图像恢复的另一个重要方面。例如，一些图像会有颜色失真，或旧图像会有褪色的颜色。此类图像需要通过调整图像的颜色平衡来进行颜色校正。

用修复来进行图像恢复

图像压缩

图像压缩是将数据压缩应用于数字图像的过程。这背后的目的是优化图像数据的大小，使其更易于存储和传输。它可以大体上分为

无损压缩

此过程是指在不影响图像质量的情况下创建图像的较小版本。这是一个可逆过程，图像部分仍然完好无损。

有损压缩

在此过程中，通过去除图像的某些部分来减小图像大小。我们将获得图像的明显更小的版本，使其加载速度更快，质量差异最小。缺点之一是与无损压缩不同，这不是可逆的。

图像处理

图像处理是对数字图像进行修改的过程。此步骤是为了提高图像质量或创建视觉效果。以下是图像处理的一些用途

图像处理有助于滤波。它是一种常用的模糊、锐化或边缘检测技术，是图像处理的基本组成部分。

另一个方面是合成图像创建，它涉及组合不同的图像以创建新图像，通常用于广告。

图像处理不仅可以将图像组合在一起，还可以根据图像中像素的特征将它们分成不同的部分。这基于图像中像素的特征。

我们还可以执行诸如膨胀、开运算和闭运算以及腐蚀等操作，这些操作在图像预处理中得到应用，尤其是在通过形态学处理对二值图像进行处理时。

深度学习模型和方法

让我们将注意力转向计算机视觉精通的另一个重要关键——深度学习。

掌握各种深度学习模型和方法对于计算机视觉工程师至关重要。熟练掌握 CNN、GAN 和视觉转换器等模型有助于解决从图像识别到实时目标检测等各种问题。

• 让我们从 CNN 开始。它们也被称为卷积神经网络，是分析图像的基石。它们的架构模拟了人类的视觉系统，提供了更有效的特征提取和模式学习。它们在图像识别和图像分类等任务中表现出色，并在自动驾驶和人脸识别应用中得到应用。
• 现在我们转向 RNN。循环神经网络。它们可以破译视觉数据中的时间关系和顺序上下文，这对帧预测或视频字幕等应用非常有用。它们擅长理解动作识别或视频分析等顺序数据。
• RNN 和长短期记忆 (LSTM) 非常擅长处理时间序列数据和序列，在视觉任务中提供更连贯的解释。
• 然后我们有自动编码器。它们主要用于无监督学习，如特征学习和图像降维。它们在噪声去除和图像重建等任务中发挥关键作用，并在图像去噪和异常检测等应用中得到应用。
• 说到 GAN，即生成对抗网络，它们是强大的模型，可以生成新图像并增强数据集。它们有助于创建逼真的合成图像并增强用于训练生成高分辨率图像的其他模型的数据集。它们具有模拟复杂数据分布的不可思议的能力。一些应用程序包括
  • 为更身临其境的 AR 体验生成逼真的纹理和物体
  • 为面部识别和生物识别身份验证生成各种逼真的训练数据

深度学习模型

理解这些模型使人们成为更有效的解决问题者，可以优化计算资源，从而将他们的知识提升到通往成功的道路上。

计算机视觉工程师的成长阶段

开始从事计算机视觉工程师的职业生涯是一件令人兴奋的事情。计算机视觉专家的道路可以细分为几个关键阶段，每个阶段都带来了自己的挑战和回报。让我们探索它们。

初级计算机视觉工程师

大多数 CV 工程师的职业生涯都从这里开始。作为一名初级工程师，你必须尽可能多地学习和吸收。你将在大型项目的较小模块上工作，接触图像处理算法、机器学习模型和数据标注任务。这是磨练技术技能和理解理论知识的实际应用的阶段。

计算机视觉工程师

经过几年的经验，你将进入一个更独立的角色。在这里，你将设计和实施计算机视觉系统的一部分，解决问题，并优化性能。在这个阶段，你将深入研究高级算法，并探索目标检测、人脸识别或 3D 重建等领域。你将开始为不同的项目和应用贡献解决方案。

高级计算机视觉工程师

现在我们开始进入更深入的内容。作为一名资深工程师，您将承担复杂的挑战，并领导项目的某些部分。这一阶段包括在深度学习和神经网络等领域完善和开发复杂的算法，这可能涉及到尝试新的图像和视频分析形式，以及在目标检测和识别方面提高精度。在这个阶段，您不仅要解决问题，还要识别问题。您还会指导初级团队成员，分享您的专业知识和经验。

项目经理

在这个阶段，您将监督整个项目。这个角色需要在技术知识和管理技能之间取得良好的平衡。您将从实际的技术工作过渡到管理计算机视觉项目。您的职责包括项目规划，并确保时间表和资源得到良好管理。领导力至关重要；您将指导和指导工程师团队，营造协作环境。与利益相关者的沟通变得至关重要，因为您是团队与外部各方之间的桥梁。您的影响力通过项目的成功、团队的成长以及交付给利益相关者的价值来衡量。

解决方案架构师

作为解决方案架构师，您将弥合技术方面和实际应用之间的差距。作为解决方案架构师，您的角色将变得更加咨询性。您将设计和构建复杂的计算机视觉系统，通常与客户或其他部门进行交互，以了解他们的需求，并将这些需求转化为技术要求。您的专业知识将帮助您在每个项目中做出关于正确工具、技术和方法的关键决策。

首席计算机视觉工程师

在这一职业发展道路的顶峰是首席计算机视觉工程师。此角色专注于技术进步和研究，探索人工智能和机器学习的新领域。此角色的一些关键方面包括与其他思想领袖建立联系、为学术期刊做贡献以及在会议上发言。理想情况下，在这个阶段，您的工作有潜力影响行业的更广泛格局，制定新的标准并开拓新的可能性。

与任何其他职业发展道路一样，计算机视觉工程师的道路也需要持续学习和技能发展。每一步都提供了宝贵的经验，带来了个人和领域范围的进步。 

虽然计算机视觉的道路起初看起来令人生畏，但从长远来看，它证明是极具回报的。

计算机视觉工程师在哪些地方工作？

在当今快节奏的数字时代，计算机视觉工程师的角色变得越来越重要。从初创公司到跨国公司的各种公司都利用计算机视觉来自动化流程、做出更明智的决策以及创造无缝的客户体验。 

然而，寻找这样的人才是一项挑战。人才的稀缺导致了对视觉工程师的巨大需求。公司认识到这些专业人士的价值，并愿意支付高额薪酬来招募市场上最优秀的人才。计算机视觉工程师的高薪酬证明了他们在现代企业中的不可或缺作用。

让我们探索一些行业。

科技公司

大型科技公司，尤其是那些处于人工智能、增强现实和自主系统前沿的公司，是计算机视觉工程师的主要雇主。旷视科技、Nauto、商汤科技和Tractable是少数几家计算机视觉科技巨头。工程师在这些办公室角色中与其他技术专业人员密切合作，为开发突破性技术做出贡献。 

研究机构

学术研究机构和私人研究机构都非常适合推进您的计算机视觉的理论和实践方面。在这样的环境中，您将参与研究，推动这一激动人心的领域中可能性的边界。

初创公司

初创公司，特别是在人工智能、机器人技术和软件开发领域，是计算机视觉人才的热点。Matterport、Hive、Mitek Systems和MetMap等公司是美国少数几家领先的初创公司。这些环境以其活力和快节奏而闻名，使工程师能够参与创新和变革性的项目。

汽车行业

自动驾驶汽车是本世纪的话题，像特斯拉和谷歌的Waymo这样的品牌都参与其中。自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的开发严重依赖于计算机视觉工程师的专业知识。这些专业人士对于引领自动驾驶汽车的未来至关重要。

医疗保健

医疗保健行业是另一个从计算机视觉工程师的技能中获益良多的行业。从医学影像到诊断和治疗计划，这些工程师在推动医疗技术进步中发挥着至关重要的作用。AiCure、Tempo、Moon Surgical和Ibex是一些利用计算机视觉的医疗保健品牌。

制造业

如今的制造业场景离不开自动化。制造品牌利用工业自动化，而计算机视觉工程师则致力于通过自动化来改进流程。质量控制、安全监控和运营效率等任务是现代制造环境中的关键。

零售业

进入零售和商业世界，计算机视觉技术用于库存管理、分析客户行为以及增强整体购物体验。工程师致力于将高级视觉功能集成到商业空间中。

安全与监控

与监控、国家安全和国防技术相关的项目通常需要计算机视觉工程师的专业技能。他们在该领域的工作至关重要，通常涉及最高级别的安全和技术创新。

正如我们所见，机会在各个行业都很广泛，这取决于个人的兴趣和职业目标。

计算机视觉工程师的收入

在本节中，我们将仔细了解计算机视觉工程师在印度、美国和欧洲，特别是德国，可以预期获得的收入。

在印度，计算机视觉工程师的平均年薪为₹7,47,370。然而，这只是基本工资。通常还有额外的现金补偿，平均约为₹97,370。这些数据来自计算机视觉工程师在Glassdoor上的 171 次薪酬提交，透明地展示了人们在这个领域在印度可以预期获得的收入。

在美国，计算机视觉工程师的薪酬水平非常有竞争力且丰厚。平均而言，他们每年赚取约 165,156 美元，折合每小时约 79.40 美元。入门级职位每年约为 136,200 美元，适合刚入行的人。在高端，经验丰富的计算机视觉工程师每年可以赚取高达 204,000 美元，这展示了该行业对经验的巨大需求和价值。

在德国，计算机视觉工程师的平均毛收入约为每年 93,064 欧元，相当于每小时约 45 欧元。此外，这些工程师通常还会获得平均 4,020 欧元的奖金。薪酬等级因经验而异；拥有 1-3 年工作经验的入门级工程师每年收入约 65,231 欧元。相比之下，拥有 8 年以上工作经验的人可以预期获得约 115,599 欧元的平均薪酬，这表明随着经验和专业知识的增长，收入将有显著增长潜力。

这些薪酬数据清楚地展示了计算机视觉工程师在这些不同的市场中可以期待的报酬。很明显，随着一个人在这个领域获得经验，经济回报可能会相当可观。

计算机视觉市场趋势

计算机视觉市场正在快速增长。2022 年，该市场的价值为 141 亿美元，预计将以19.6% 的速度增长，从 2023 年到 2030 年。这种增长主要是因为人工智能 (AI) 被用于无人机和自动驾驶汽车等领域。

• 相机和学习系统的新技术使得计算机视觉在许多领域变得有用，例如学校、医院、机器人、电子产品、商店、工厂和安全。例如，在 2022 年，TachyHealth 和 Medical Refill 合作使用计算机视觉来帮助医生更好地理解医学检查，并使患者的治疗更加互动。
• 安全是计算机视觉非常有用的领域之一。它扫描面部和指纹，以保护重要场所和物品。例如，您的手机可能会使用面部识别来进行安全验证。另一个例子是 IDEMIA 和美国国土安全部在 2022 年的合作，使用面部识别来确保公共安全。
• 自动驾驶汽车是计算机视觉市场的一件大事。这些汽车使用相机和传感器来识别道路标志并避开障碍物。2021 年，Aventior 谈到了计算机视觉如何通过帮助汽车更好地识别和理解周围环境来提高自动驾驶汽车的安全性能。
• 随着工厂越来越自动化，制造业也正在更多地使用计算机视觉。物联网 (IoT) 使工厂变得更加智能，而计算机视觉则有助于监控制造过程。亚马逊网络服务在 2021 年启动了一项名为“亚马逊洞察”的服务，使工厂更容易使用计算机视觉来检查产品。

计算机视觉正在通过使事物变得更智能和更安全来改变许多行业。

结论

这就是 2024 年成为计算机视觉工程师的 A 到 Z 全面指南的总结。我们踏上了不断发展的计算机视觉工程之路。我们讨论了您需要掌握的技能，例如深度学习图像处理，这可以在各个行业开辟大量机会。无论是彻底改变医疗保健、改变汽车安全，还是重塑零售体验，您作为计算机视觉工程师的角色都处于中心位置。我们还深入探讨了薪酬等级，并讨论了当前的市场趋势，表明市场正在稳步攀升。 

2024 年是追逐你的愿景（双关语）成为专业计算机视觉工程师的一年。我们下一次见！