就業(yè)前景不錯。優(yōu)秀的算法工程師可以說是各大企業(yè)公司爭搶的稀缺資源，短期來看，這個崗位的人才缺口將被繼續(xù)放大。總的來說，算法工程師在就業(yè)市場上完全處于主動的地位。
待遇不錯。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、機器視覺算法開發(fā)工程師，是機器視覺底層開發(fā)的人才。
二、機器視覺工程師/機器視覺開發(fā)工程師，屬于二次開發(fā)人才。
三、機器視覺現(xiàn)場工程師/FAE，把視覺系統(tǒng)應(yīng)用到各個領(lǐng)域中的人才。
有前途。現(xiàn)在的視覺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。 所以說學(xué)習(xí)視覺算法是很有前途的專業(yè)。
視覺算法工程師可以讀計算機科學(xué)、電子工程或機械工程等相關(guān)專業(yè)。因為視覺算法工程師需要具備深厚的計算機和數(shù)學(xué)知識，同時還需要了解光學(xué)、信號處理、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的知識，所以計算機科學(xué)、電子工程或機械工程都是比較適合的專業(yè)。同時，在學(xué)習(xí)過程中，視覺算法工程師還需要具備獨立思考和解決問題的能力，才能夠更好地應(yīng)用所學(xué)知識。值得一提的是，在招聘視覺算法工程師時，部分公司也會看重應(yīng)聘者的工作經(jīng)驗和相關(guān)項目經(jīng)驗，因此在選擇專業(yè)的同時，也可以注重實踐能力的提升，例如積累一些項目經(jīng)驗或參與一些開源項目的開發(fā)。
視覺算法的原理主要基于圖像處理和計算機視覺技術(shù)。它通過使用各種算法對圖像進行分析、處理和識別，以實現(xiàn)圖像的分類、分割、跟蹤等任務(wù)。首先，視覺算法通常需要對圖像進行預(yù)處理，包括去噪、增強、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，視覺算法可以對預(yù)處理后的圖像進行各種分析和識別任務(wù)。這些任務(wù)可能包括目標(biāo)檢測、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（SVM）、隨機森林（RF）等。在目標(biāo)檢測方面，視覺算法可以通過對圖像中的不同區(qū)域進行分類和特征提取，以識別出圖像中的不同物體。例如，使用CNN模型對圖像進行卷積運算，可以提取出圖像中的不同特征，并通過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，視覺算法可以通過對目標(biāo)物體的特征進行提取和匹配，實現(xiàn)對目標(biāo)物體的實時跟蹤。例如，使用光流法或CAMShift算法對目標(biāo)物體進行跟蹤，可以實現(xiàn)對視頻中運動物體的實時跟蹤和定位。在圖像分類方面，視覺算法可以通過對圖像中的全局特征進行提取和分類，以實現(xiàn)對圖像的分類和識別。例如，使用SVM模型對圖像進行分類，可以根據(jù)圖像的特征向量將其分類到不同的類別中。總之，視覺算法的原理是通過圖像處理和計算機視覺技術(shù)，實現(xiàn)對圖像的分析、處理和識別，以完成各種任務(wù)。這些任務(wù)可以包括目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、圖像分類等，需要使用到各種機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型。
視覺算法工程師主要負責(zé)計算機視覺、圖像處理、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的研究與開發(fā)工作。他們需要運用計算機視覺算法和圖像處理技術(shù)解決實際問題，實現(xiàn)圖像的預(yù)處理、特征提取、模式識別、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、圖像理解等任務(wù)。視覺算法工程師的主要職責(zé)包括：
1. 負責(zé)視覺軟件框架或者標(biāo)準(zhǔn)功能模塊的設(shè)計與開發(fā)；
2. 負責(zé)視覺方案的評估與設(shè)計，以及相關(guān)視覺硬件的選型；
3. 對項目整體進行跟蹤與把控，確保項目的順利進行；
4. 參與與嵌入式工程師的協(xié)作，完成算法的移植；
5. 研究計算機視覺前沿技術(shù)，持續(xù)提高自身技術(shù)水平；
6. 負責(zé)工業(yè)應(yīng)用后臺服務(wù)器算法的開發(fā)；
7. 結(jié)合業(yè)務(wù)場景，靈活調(diào)整算法框架和數(shù)據(jù)集。
視覺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)域為機器視覺、自動化、數(shù)學(xué)、電子、計算機或通信等相關(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#等編程語言，了解QT等代碼編譯軟件。具有視覺圖像處理項目經(jīng)驗或深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、Caffe等）開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
視覺算法是一類應(yīng)用計算機科學(xué)和人工智能技術(shù)來處理圖像或視頻的算法。它們可以自動識別、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、動作、顏色等。
視覺算法通常基于機器學(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，并能夠自動識別新的圖像或視頻。常見的視覺算法包括圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、行為分析等。
視覺算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如安防監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療診斷、智能家居等。例如，在安防監(jiān)控中，視覺算法可以識別異常行為并報警；在自動駕駛中，視覺算法可以識別交通標(biāo)志和道路標(biāo)線，從而實現(xiàn)自動駕駛；在醫(yī)療診斷中，視覺算法可以輔助醫(yī)生進行診斷和手術(shù)規(guī)劃等。
當(dāng)今,由于數(shù)字圖像處理和計算機視覺技術(shù)的迅速發(fā)展,越來越多的研究者采用攝像機作為全自主用移動機器人的感知傳感器。這主要是因為原來的超聲或紅外傳感器感知信息量有限,魯棒性差,而視覺系統(tǒng)則可以彌補這些缺點。而現(xiàn)實世界是三維的，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。
簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學(xué)處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學(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器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導(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、基于絕對二次曲面的自標(biāo)定法和 Pollefeys 的模約束法。視覺標(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）機器視覺與圖像處理：
a.預(yù)處理：灰化、降噪、濾波、二值化、邊緣檢測。。。
b.特征提取：特征空間到參數(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和里程計融合的方法。以里程計讀數(shù)作為輔助信息,利用三角法計算特征點在當(dāng)前機器人坐標(biāo)系中的坐標(biāo)位置,這里的三維坐標(biāo)計算需要在延遲一個時間步的基礎(chǔ)上進行。根據(jù)特征點在當(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),來估計攝像頭在世界坐標(biāo)系中的位姿。這種降低了傳感器成本,消除了里程計的累積誤差,使得定位的結(jié)果更加精確。此外,相對于立體視覺中攝像機間的標(biāo)定,這種方法只需對攝像機內(nèi)參數(shù)進行標(biāo)定,提高了系統(tǒng)的效率。
（4）定位算法基本過程：
簡單的算法過程，可基于OpenCV進行簡單實現(xiàn)。
輸入
通過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時刻獲得的圖像為It和It+1，相機的內(nèi)參,通
視覺算法：機器視覺，專注于機器模擬動物視覺的算法。著重指定圖像識別，分類等視覺人物算法。
圖像算法：專注于圖像類的算法，不強調(diào)模擬視覺的功能。著重指圖像增強，人像美化，圖像修補，就是 photo shop上的算法。視覺算法由圖像算法和分類和擬合算法組成。所以視覺算法相對來說要求高一些，難度大一些。
1.明確結(jié)論：
圖像算法和視覺算法是兩個不同的概念。圖像算法是指在靜態(tài)圖像上進行數(shù)字圖像處理和分析的方法，重點在于利用數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)的知識對圖像進行處理和轉(zhuǎn)換。而視覺算法則是指嘗試理解人類視覺系統(tǒng)的方式，使計算機能夠模仿和理解人類視覺，這需要涉及到神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計算機視覺等領(lǐng)域的知識。
2.解釋原因：
圖像算法注重對圖像本身進行處理和分析，著重在于對圖像數(shù)值上的一些屬性和特征進行提取和處理，例如邊緣檢測、噪聲去除、增強、圖像壓縮等。而視覺算法則是基于人類的視覺系統(tǒng)進行建模和仿真，試圖使計算機能夠像人一樣感知和理解視覺信息。因此兩者的側(cè)重點不同，雖然在某些領(lǐng)域有一定的重疊和交叉。
3.內(nèi)容延伸：
在實際應(yīng)用中，圖像算法和視覺算法往往會同時使用。例如，在進行計算機視覺任務(wù)時，需要先對圖像進行處理和特征提取，然后利用視覺算法進行信息的解析和理解。因此兩者并不是完全獨立的，而是共同構(gòu)成了計算機視覺領(lǐng)域的重要組成部分。
4.具體步驟：
圖像算法和視覺算法的具體步驟可以根據(jù)具體問題和任務(wù)的不同而有所差異。但是一般來說，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)識別和分類等。而視覺算法則包括以下步驟：圖像獲取、前處理、低級視覺特征提取、高級視覺特征提取、目標(biāo)識別和任務(wù)執(zhí)行等。總的來說，兩者都需要經(jīng)過圖像獲取和前處理等共同的步驟，但重點和方法卻有所不同。
