視覺演算法工程師

① 從0基礎學習5年圖像視覺演算法工程師每天學習4小時，學習5年後工資能多錢

視覺工程師的工資很高如果你能夠勝任工作高工資有5000元

② 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

③ 華為-機器視覺演算法工程師 屬於哪個部門

中國區交付與服務業務部。招聘的工程師用來設計確保手機生產的一些工業視覺項目。

④ 視覺工程師是做什麼的

1、基於對產品設計需求的良好理解能力，完成需要的視覺設計提案。

2、團隊協作設定產品整體界面視覺風格與創意規劃。

3、基於概念設計配合團隊高效的開展系統化的詳細視覺設計。

4、·創建可識別的圖像，藝術的外觀·充分利用所相關的顯示媒體·形象地表達功能·視覺一致性·布局。

5、·任務分析，概念設計·進行流程設計·說明實時響應標准·易用性評估、易用性測試·評定易用性標準的一致性·布局。

(4)視覺演算法工程師擴展閱讀：

視覺設計師是信息的發送者，傳達對象是信息的接受者。視覺傳達設計主要以文字、圖形、色彩為基本要素的藝術創作，在精神文化領域以其獨特的藝術魅力影響著人們的感情和觀念，在人們的日常生活中起著十分重要的作用。

視覺傳達設計這一術語流行於1960年在日本東京舉行的世界設計大會，其內容包括：報刊雜志、招貼海報及其他印刷宣傳物的設計，還有電影、電視、電子廣告牌等傳播媒體，它們把有關內容傳達給眼睛從而進行造型的表現性設計統稱為視覺傳達設計電影海報，簡而言之，視覺傳達設計是「給人看的設計，告知的設計」。

真正決定一個設計好壞的那些標准，比如布局的不活躍的對齊和活躍的不對稱，巧妙的負空間，互補色/間色/鄰近色的運用，字體堆棧的使用，等等這些在新手做設計的時候是無意識地去實現的。

這些知識在新手閱讀視覺設計理論書籍的時候都有瀏覽到，但此時並不足以形成深刻的印象並成為指導設計的標准（因為沒有經歷過足夠的實踐積累）。

前面提到，新手會因循腦海里的圖像片段來做設計，這些圖像片段便是平時學習過程中積累下來的好的設計片段，它們就包括了一些視覺設計中的標准。新手設計師在「模仿」的時候，便會間接地運用到這些標准，但此時，他是潛意識的。

⑤ 東莞哪裡有視覺演算法工程師培訓的，這個跟視覺設計和演算法有關的把

你是想做視覺演算法工程師，好像很厲害的樣子，我表弟就是從達內出來的，但是學的是JAVA，跟我說演算法很難的，特別是邏輯思維方面，達內是的起步就是JAVA，所以這點畢竟那麼多年，還有別的話我像就只有大數據或者人工智慧了。
視覺設計的演算法我想更難

⑥ 深度學習計算機視覺演算法開發工程師有前途嗎

如果是問如何入門CNN，知乎上太多答案了。我並不會開傳送門，簡單說兩句嘛。首先肯定還是基礎，這個老生常談，不細說了。如果你目的明確，就是要搞CNN，那就直接去學CNN，學習過程中，你肯定會發現很多東西你不會。OK，不會什麼，看什麼，懂了就行，千萬別深究。當然這個方法是用來快速入門的，如果想大有造詣，還是一步步慢慢來。但你的描述又說你時間不夠，那就給你說點快速的辦法。在任務中學習，往往很高效，但是不一定最好就是了。

⑦ 各位前輩好：現在面臨就業，一個offer是光電行業的圖像演算法工程師；一個是機器視覺研發工程師；

光電行業的圖像演算法工程師和機器視覺研發工程師應該都是類似工作的，都是做圖像處理的。
目前視覺行業還是比較火的，現在的行業做，然後細分到具體行業做

⑧ 計算機視覺演算法工程師筆試主要什麼內容

你好，領學網為你解答：
計算機視覺部分：
1、考察特徵點匹配演算法，輸入兩幅圖像中的特徵點對，輸出匹配的特徵點對，（128維描述子）距離計算函數已給出無需考慮復雜度。編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
2、考察圖像旋轉。左邊圖像時旋轉一定角度後的圖像(有黑邊)，右邊為正常圖像。已知兩幅圖像都為WxH，以及左圖像與四邊的切點A1A2A3A4，設計旋轉演算法使左圖像變換矯正成右圖像，編寫偽代碼，分析演算法復雜度及優缺點；
3、主要考察雙目視覺中的標定知識。給出了雙目視覺的成像原理圖及相關定理和表達。第一小題，需要證明x'Fx=0 x'x為左右圖像中的匹配點對，並要求給出F矩陣的秩；第二小題要求推導出最少可由多少對左右圖像中匹配點可以推導出F矩陣；
4、要求寫出圖像處理和計算機視覺在無人飛行器中的3個重要應用。給出理由和解決方案並分析。
圖像處理部分：
1、主要考察一維中值濾波，退化為區間濾波 編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
2、主要考察二維中值濾波，編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
3、如何去除脈沖雜訊，圖像中有大量隨機產生的255和0雜訊；
4、考察加權中值濾波公式推導以及一維加權中值濾波
控制部分：
對象舉例均為四旋翼無人飛行器，各題目要求設計控制器，給出控制率，還有觀測方案設計等等；有一題比較簡單就是說明PID的各部分含義以及如何調節。
希望幫到你!

⑨ 視覺演算法工程師有前途嗎

無人機領域是很看重視覺演算法的。屬於關鍵技術之一。
大疆的工程師待遇高於行業平均水平。