就業(yè)前景不錯(cuò)。優(yōu)秀的算法工程師可以說(shuō)是各大企業(yè)公司爭(zhēng)搶的稀缺資源，短期來(lái)看，這個(gè)崗位的人才缺口將被繼續(xù)放大?？偟膩?lái)說(shuō)，算法工程師在就業(yè)市場(chǎng)上完全處于主動(dòng)的地位。
待遇不錯(cuò)。北上廣深這樣的一線城市，平均薪資基本在20K出頭。而在二三線城市，算法工程師的平均薪資大概也在10K左右。
分類如下：
一、機(jī)器視覺(jué)算法開(kāi)發(fā)工程師，是機(jī)器視覺(jué)底層開(kāi)發(fā)的人才。
二、機(jī)器視覺(jué)工程師/機(jī)器視覺(jué)開(kāi)發(fā)工程師，屬于二次開(kāi)發(fā)人才。
三、機(jī)器視覺(jué)現(xiàn)場(chǎng)工程師/FAE，把視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中的人才。
有前途?，F(xiàn)在的視覺(jué)算法工程師是很緊缺的, 只要去應(yīng)聘,招聘的崗位是很多的。 所以說(shuō)學(xué)習(xí)視覺(jué)算法是很有前途的專業(yè)。
視覺(jué)算法工程師可以讀計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程或機(jī)械工程等相關(guān)專業(yè)。因?yàn)橐曈X(jué)算法工程師需要具備深厚的計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)知識(shí)，同時(shí)還需要了解光學(xué)、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的知識(shí)，所以計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程或機(jī)械工程都是比較適合的專業(yè)。同時(shí)，在學(xué)習(xí)過(guò)程中，視覺(jué)算法工程師還需要具備獨(dú)立思考和解決問(wèn)題的能力，才能夠更好地應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。值得一提的是，在招聘視覺(jué)算法工程師時(shí)，部分公司也會(huì)看重應(yīng)聘者的工作經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，因此在選擇專業(yè)的同時(shí)，也可以注重實(shí)踐能力的提升，例如積累一些項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)或參與一些開(kāi)源項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。
視覺(jué)算法的原理主要基于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。它通過(guò)使用各種算法對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)圖像的分類、分割、跟蹤等任務(wù)。首先，視覺(jué)算法通常需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、歸一化等操作，以改善圖像質(zhì)量并提高后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。這些操作可以包括濾波、銳化、直方圖均衡化等，以提取圖像中的特征和信息。接下來(lái)，視覺(jué)算法可以對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行各種分析和識(shí)別任務(wù)。這些任務(wù)可能包括目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、圖像分類等。這些任務(wù)通常需要使用到各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等。在目標(biāo)檢測(cè)方面，視覺(jué)算法可以通過(guò)對(duì)圖像中的不同區(qū)域進(jìn)行分類和特征提取，以識(shí)別出圖像中的不同物體。例如，使用CNN模型對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，可以提取出圖像中的不同特征，并通過(guò)全連接層將這些特征組合成最終的分類結(jié)果。在目標(biāo)跟蹤方面，視覺(jué)算法可以通過(guò)對(duì)目標(biāo)物體的特征進(jìn)行提取和匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)跟蹤。例如，使用光流法或CAMShift算法對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)物體的實(shí)時(shí)跟蹤和定位。在圖像分類方面，視覺(jué)算法可以通過(guò)對(duì)圖像中的全局特征進(jìn)行提取和分類，以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類和識(shí)別。例如，使用SVM模型對(duì)圖像進(jìn)行分類，可以根據(jù)圖像的特征向量將其分類到不同的類別中?？傊?，視覺(jué)算法的原理是通過(guò)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分析、處理和識(shí)別，以完成各種任務(wù)。這些任務(wù)可以包括目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、圖像分類等，需要使用到各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型。
視覺(jué)算法工程師主要負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的研究與開(kāi)發(fā)工作。他們需要運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法和圖像處理技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)圖像的預(yù)處理、特征提取、模式識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、圖像理解等任務(wù)。視覺(jué)算法工程師的主要職責(zé)包括：
1. 負(fù)責(zé)視覺(jué)軟件框架或者標(biāo)準(zhǔn)功能模塊的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)；
2. 負(fù)責(zé)視覺(jué)方案的評(píng)估與設(shè)計(jì)，以及相關(guān)視覺(jué)硬件的選型；
3. 對(duì)項(xiàng)目整體進(jìn)行跟蹤與把控，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行；
4. 參與與嵌入式工程師的協(xié)作，完成算法的移植；
5. 研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)前沿技術(shù)，持續(xù)提高自身技術(shù)水平；
6. 負(fù)責(zé)工業(yè)應(yīng)用后臺(tái)服務(wù)器算法的開(kāi)發(fā)；
7. 結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，靈活調(diào)整算法框架和數(shù)據(jù)集。
視覺(jué)算法工程師需要具備一定的專業(yè)背景，通常要求全日制本科以上學(xué)歷，專業(yè)領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)、電子、計(jì)算機(jī)或通信等相關(guān)專業(yè)。此外，他們需要熟悉圖像處理算法基礎(chǔ)理論，熟練掌握C/C++、C#等編程語(yǔ)言，了解QT等代碼編譯軟件。具有視覺(jué)圖像處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)或深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、Caffe等）開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
視覺(jué)算法是一類應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能技術(shù)來(lái)處理圖像或視頻的算法。它們可以自動(dòng)識(shí)別、理解和解釋圖像或視頻中的內(nèi)容，從而提取出有用的信息，如物體、人臉、動(dòng)作、顏色等。
視覺(jué)算法通?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用大量的圖像或視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)圖像或視頻中的特征和模式，并能夠自動(dòng)識(shí)別新的圖像或視頻。常見(jiàn)的視覺(jué)算法包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別、行為分析等。
視覺(jué)算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智能家居等。例如，在安防監(jiān)控中，視覺(jué)算法可以識(shí)別異常行為并報(bào)警；在自動(dòng)駕駛中，視覺(jué)算法可以識(shí)別交通標(biāo)志和道路標(biāo)線，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛；在醫(yī)療診斷中，視覺(jué)算法可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和手術(shù)規(guī)劃等。
當(dāng)今,由于數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的迅速發(fā)展,越來(lái)越多的研究者采用攝像機(jī)作為全自主用移動(dòng)機(jī)器人的感知傳感器。這主要是因?yàn)樵瓉?lái)的超聲或紅外傳感器感知信息量有限,魯棒性差,而視覺(jué)系統(tǒng)則可以彌補(bǔ)這些缺點(diǎn)。而現(xiàn)實(shí)世界是三維的，而投射于攝像鏡頭（CCD/CMOS）上的圖像則是二維的，視覺(jué)處理的最終目的就是要從感知到的二維圖像中提取有關(guān)的三維世界信息。
簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是對(duì)機(jī)器人周邊的環(huán)境進(jìn)行光學(xué)處理，先用攝像頭進(jìn)行圖像信息采集，將采集的信息進(jìn)行壓縮，然后將它反饋到一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)成的學(xué)習(xí)子系統(tǒng)，再由學(xué)習(xí)子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機(jī)器人的實(shí)際位置聯(lián)系起來(lái)，完成機(jī)器人的自主導(dǎo)航定位功能。
（1）攝像頭標(biāo)定算法：2D-3D映射求參。
傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定主要有 Faugeras 標(biāo)定法、Tscai 兩步法、直接線性變換方法、張正友平面標(biāo)定法和 Weng迭代法。自標(biāo)定包括基于 Kruppa 方程自標(biāo)定法、分層逐步自標(biāo)定法、基于絕對(duì)二次曲面的自標(biāo)定法和 Pollefeys 的模約束法。視覺(jué)標(biāo)定有馬頌德的三正交平移法、李華的平面正交標(biāo)定法和 Hartley 旋轉(zhuǎn)求內(nèi)參數(shù)標(biāo)定法。
（2）機(jī)器視覺(jué)與圖像處理：
a.預(yù)處理：灰化、降噪、濾波、二值化、邊緣檢測(cè)。。。
b.特征提?。禾卣骺臻g到參數(shù)空間映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。
c.圖像分割：RGB-HIS。
d.圖像描述識(shí)別
（3）定位算法：基于濾波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。
也可以使用單目視覺(jué)和里程計(jì)融合的方法。以里程計(jì)讀數(shù)作為輔助信息,利用三角法計(jì)算特征點(diǎn)在當(dāng)前機(jī)器人坐標(biāo)系中的坐標(biāo)位置,這里的三維坐標(biāo)計(jì)算需要在延遲一個(gè)時(shí)間步的基礎(chǔ)上進(jìn)行。根據(jù)特征點(diǎn)在當(dāng)前攝像頭坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)以及它在地圖中的世界坐標(biāo),來(lái)估計(jì)攝像頭在世界坐標(biāo)系中的位姿。這種降低了傳感器成本,消除了里程計(jì)的累積誤差,使得定位的結(jié)果更加精確。此外,相對(duì)于立體視覺(jué)中攝像機(jī)間的標(biāo)定,這種方法只需對(duì)攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,提高了系統(tǒng)的效率。
（4）定位算法基本過(guò)程：
簡(jiǎn)單的算法過(guò)程，可基于OpenCV進(jìn)行簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。
輸入
通過(guò)攝像頭獲取的視頻流（主要為灰度圖像，stereo VO中圖像既可以是彩色的，也可以是灰度的 ），記錄攝像頭在t和t+1時(shí)刻獲得的圖像為It和It+1，相機(jī)的內(nèi)參,通
視覺(jué)算法：機(jī)器視覺(jué)，專注于機(jī)器模擬動(dòng)物視覺(jué)的算法。著重指定圖像識(shí)別，分類等視覺(jué)人物算法。
圖像算法：專注于圖像類的算法，不強(qiáng)調(diào)模擬視覺(jué)的功能。著重指圖像增強(qiáng)，人像美化，圖像修補(bǔ)，就是 photo shop上的算法。視覺(jué)算法由圖像算法和分類和擬合算法組成。所以視覺(jué)算法相對(duì)來(lái)說(shuō)要求高一些，難度大一些。
1.明確結(jié)論：
圖像算法和視覺(jué)算法是兩個(gè)不同的概念。圖像算法是指在靜態(tài)圖像上進(jìn)行數(shù)字圖像處理和分析的方法，重點(diǎn)在于利用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)對(duì)圖像進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換。而視覺(jué)算法則是指嘗試?yán)斫馊祟愐曈X(jué)系統(tǒng)的方式，使計(jì)算機(jī)能夠模仿和理解人類視覺(jué)，這需要涉及到神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的知識(shí)。
2.解釋原因：
圖像算法注重對(duì)圖像本身進(jìn)行處理和分析，著重在于對(duì)圖像數(shù)值上的一些屬性和特征進(jìn)行提取和處理，例如邊緣檢測(cè)、噪聲去除、增強(qiáng)、圖像壓縮等。而視覺(jué)算法則是基于人類的視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真，試圖使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣感知和理解視覺(jué)信息。因此兩者的側(cè)重點(diǎn)不同，雖然在某些領(lǐng)域有一定的重疊和交叉。
3.內(nèi)容延伸：
在實(shí)際應(yīng)用中，圖像算法和視覺(jué)算法往往會(huì)同時(shí)使用。例如，在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)時(shí)，需要先對(duì)圖像進(jìn)行處理和特征提取，然后利用視覺(jué)算法進(jìn)行信息的解析和理解。因此兩者并不是完全獨(dú)立的，而是共同構(gòu)成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要組成部分。
4.具體步驟：
圖像算法和視覺(jué)算法的具體步驟可以根據(jù)具體問(wèn)題和任務(wù)的不同而有所差異。但是一般來(lái)說(shuō)，圖像算法主要包括以下步驟：圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、圖像分割、目標(biāo)識(shí)別和分類等。而視覺(jué)算法則包括以下步驟：圖像獲取、前處理、低級(jí)視覺(jué)特征提取、高級(jí)視覺(jué)特征提取、目標(biāo)識(shí)別和任務(wù)執(zhí)行等?？偟膩?lái)說(shuō)，兩者都需要經(jīng)過(guò)圖像獲取和前處理等共同的步驟，但重點(diǎn)和方法卻有所不同。
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