（一）廣闊的行業(yè)需求

醫(yī)療行業(yè)：在醫(yī)療影像診斷方面，計算機視覺技術能夠輔助醫(yī)生對X光、CT、MRI等圖像進行更精確的分析，像腫瘤影像處理中自動檢測腫瘤的位置、大小和形狀，提高早期癌癥的診斷率。在手術導航系統(tǒng)中，圖像處理技術實時處理手術部位圖像，為醫(yī)生提供操作指導，這些都需要相關專業(yè)人才。醫(yī)院的影像科、醫(yī)學研究機構等都在積極招聘，以提升醫(yī)療服務和科研能力。

汽車工業(yè)：自動駕駛領域，計算機視覺對車輛的環(huán)境感知系統(tǒng)至關重要，汽車制造商及其供應商需要大量相關工程師開發(fā)和優(yōu)化系統(tǒng)。傳統(tǒng)汽車制造中，視覺檢測技術用于汽車零部件質(zhì)量檢測，可檢測表面缺陷、尺寸偏差等，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

娛樂產(chǎn)業(yè)：電影特效制作如《阿凡達》《指環(huán)王》中的特效場景，游戲開發(fā)中的實時圖像渲染、角色動作捕捉等都依賴圖像處理與計算機視覺技術。大型游戲公司不斷尋求這方面人才來提升視覺效果和用戶體驗。

安防監(jiān)控領域：隨著城市安全需求提高，智能安防監(jiān)控系統(tǒng)廣泛應用，計算機視覺技術可對監(jiān)控視頻實時分析，實現(xiàn)目標檢測、行為識別等功能。機場、火車站等公共場所對可疑人員和異常行為的自動識別需求，促使安防企業(yè)大量招聘相關人才。

（二）就業(yè)崗位類型多樣

算法工程師：深入研究和開發(fā)圖像處理（如濾波、邊緣檢測、特征提取等）和計算機視覺算法（如目標檢測算法、圖像分割算法）。需具備扎實數(shù)學基礎和熟練的編程語言，在科研機構、大型科技企業(yè)和初創(chuàng)公司都有就業(yè)機會。

軟件工程師：將圖像處理與計算機視覺算法集成到軟件系統(tǒng)中，開發(fā)圖像編輯軟件、視頻分析軟件等。要熟悉軟件開發(fā)流程和工具框架，在軟件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司和移動應用開發(fā)公司有就業(yè)機會。

研究人員：在高校、科研院所從事前沿研究工作，研究方向包括新型圖像傳感器開發(fā)、基于深度學習的視覺理解新方法等，需發(fā)表高水平學術論文，其研究成果可能轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品或技術。

系統(tǒng)工程師：構建和優(yōu)化整個圖像處理與計算機視覺系統(tǒng)，考慮硬件和軟件的集成，在工業(yè)自動化企業(yè)、智能設備制造商等有就業(yè)機會。

二、圖像處理與計算機視覺方向的學習難度

（一）知識基礎要求高

從信號處理角度看，圖像處理涉及二維、三維或更高維信號處理，不僅要掌握（一維）信號處理知識，也要掌握圖像處理知識，是整個信號處理里就業(yè)形勢較好的方向，也是計算機視覺和視頻處理的基礎。但這意味著需要掌握更多知識領域，學習曲線較陡。

計算機視覺和圖像處理需要很高的數(shù)學基礎，例如線性代數(shù)用于圖像的矩陣運算，概率論在圖像的統(tǒng)計分析中有重要應用，此外還需要具備編程能力并且熟悉很多工具，如果沒學過相關知識上手會很慢。

（二）學科交叉性強

計算機視覺和圖像處理學科具有交叉性，它們與多個學科相關聯(lián)，例如計算機視覺研究目的是根據(jù)人類視覺特性讓計算機替代人工作，這涉及到人工智能、心理學等多方面知識，要理解和掌握這些跨學科知識具有一定難度。

（三）實踐經(jīng)驗要求高

在學習過程中，不僅要掌握理論知識，還需要大量的實踐經(jīng)驗。例如算法工程師需要不斷實踐開發(fā)算法，軟件工程師要實際操作將算法集成到軟件系統(tǒng)中，這對于學習者來說需要投入大量時間精力去積累實踐經(jīng)驗，增加了學習的難度。