圖像處理就業前景

圖像處理就業前景

　　圖像處理這個方向確實是專，專有好處也有壞處。下面就由小編為大家介紹一下圖像處理就業前景，希望對大家有所幫助！

　　圖像處理就業前景1

　　圖像處理這個方向確實是專，專有好處也有壞處。壞處就是就業范圍狹窄，好處是如果找準機會，能夠創造很大的價值。圖像處理領域有很多細分領域，如機器視覺，醫療圖像處理，遙感圖像處理，計算機圖像處理，圖像搜索（機器學習）之所以有這樣的細分，是因為不同的領域有不同的特點和要求。就拿我比較熟悉的機器視覺來說，其是圖像處理在工業上的應用，要求速度快，分割，測量，形態學處理等要穩定而高速。

　　首先可以把圖像看成二維、三維或者更高維的信號，從這個意義上來說，圖像處理是整個信號處理里面就業形勢最好的，因為你不僅要掌握（一維）信號處理的基本知識，也要掌握圖像處理（二維或者高維信號處理）的知識。其次，圖像處理是計算機視覺和視頻處理的基礎，掌握好了圖像處理的基本知識，就業時就可以向這些方向發展。目前的模式識別，大部分也都是圖像模式識別。在實際應用場合，采集的信息很多都是圖像信息，比如指紋、條碼、人臉、虹膜、車輛等等。說到應用場合，千萬不能忘了醫學圖像這一塊，如果有醫學圖像處理的背景，去一些醫療器械公司或者醫療軟件公司也是不錯的選擇。圖像處理對編程的要求比較高，如果編程很厲害，當然就業也多了一個選擇方向，并不一定要局限在圖像方向。

　　搜索方向

　　基于內容的圖像或視頻搜索是很多搜索公司研究的熱點。要想進入這個領域，必須有很強的編程能力，很好的圖像處理和模式識別的背景。要求高待遇自然就不錯，目前這方面的代表公司有微軟、google、yahoo和百度，個個鼎鼎大名。

　　醫學圖像方向

　　目前在醫療器械方向主要是幾個大企業在競爭，來頭都不小，其中包括Simens、GE、飛利浦和柯達，主要生產CT和MRI等醫療器材。由于醫療器械的主要功能是成像，必然涉及到對圖像的處理，做圖像處理的很有機會進入這些公司。它們在國內都設有研發中心，simens的在上海和深圳，GE和柯達都在上海，飛利浦的在沈陽。由于醫療市場是一個沒有完全開發的市場，而一套醫療設備的價格是非常昂貴的，所以在這些地方的待遇都還可以，前景也看好。國內也有一些這樣的企業比如深圳安科和邁瑞

　　計算機視覺和模式識別方向

　　沒去調研過有哪些公司在做，但肯定不少，比如指紋識別、人臉識別、虹膜識別。還有一個很大的方向是車牌識別，這個我倒是知道有一個公司高德威智能交通似乎做的'很不錯的樣子。目前視頻監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別的可以在這個方向找到一席之地。

　　上海法視特位于上海張江高科技園區，在視覺和識別方面做的不錯。北京的我也知道兩個公司：大恒和凌云，都是以圖像作為研發的主體。

　　視頻方向

　　一般的高�；蛘哐芯克鶄戎卦跇藴实闹贫ê托薷囊约凹夹g創新方面，而公司則側重在編碼解碼的硬件實現方面。一般這些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，選擇了這個方向，只要做的還不錯，基本就不愁飯碗。由于這不是我所感興趣的方向，所以這方面的公司的信息我沒有收集，但平常在各個bbs或者各種招聘網站經�？吹健�

　　其實一般來說，只要涉及到成像或者圖像的基本都要圖像處理方面的人。比方說一個成像設備，在輸出圖像之前需要對原始圖像進行增強或者去噪處理，存儲時需要對圖像進行壓縮，成像之后需要對圖像內容進行自動分析，這些內容都是圖像處理的范疇。

　　圖像處理就業前景2

　　1、Google, MS, Facebook, Apple,華為，阿里，騰訊，百度等世界一流科技公司，無一沒有建立自己的AI實驗室，AI里面，計算機視覺或圖像處理是非常重要的一塊，當然它們研究方向就多了，幾乎會涵蓋所有方向。

　　2、世界各大汽車公司，如特斯拉，寶馬。汽車公司開始發力自動駕駛，而自動駕駛里面最核心的技術就是“教”汽車里的電腦如何通過攝像頭實時產生的圖片和視頻自動駕駛。因此視覺和圖像處理便是核心技術所在，如行人探測，道路識別，模式識別。

　　3、Adobe，美圖秀秀等照片、winrar、real player等視頻處理、壓縮軟件。這個不多說，最最直觀的應用，比如降噪，圖像分割、圖像壓縮、視頻壓縮。

　　4、AR（增強現實）最近由于Pockman GO的風靡全球又被推到第一線，而google class或者三星Gear眼鏡等等，也無不和圖像處理、計算機視覺的科研有關。預測這將是未來幾年主推的東西。

　　5、迪士尼等各大電影制片公司。3-D電影，以及各種炫酷的`電影特效，當然里面不光有圖像處理，還有計算機圖形學的東西在里面。

　　6、索尼，華為，蔡司等照相機、攝像頭生產商。大家可知道相機或手機的照片拍出來，一般不是raw格式，jepg等格式已經是被內置的圖像處理軟件處理過后的照片了，另外相機里的人臉追蹤，快速對焦等等，無一不和圖像處理有關；再引申點，相機的靈魂CMOS & CCDSensor，當然這個更多的和物理光學有關了。

　　7、地平線，大疆無人機等機器人公司。和自動駕駛一個道理，機器人要通過攝像頭“判斷”并躲開前方障礙物，核心技術都在視覺和圖像處理。

　　8、醫療器械設備公司。醫學圖像，斷層掃描等等，眾所周知醫療行業都是暴利阿。

　　9、工業級攝像頭；包括高速路上的攝像頭，機場火車站安檢攝像頭，工業流水線上的攝像頭，嵌入了人臉或次品識別的芯片，智能地識別罪犯、次品，等等。

　　10、未完待續，有時間回來再碼。

　　最后插一句，想必大家也都聽說北美計算機TOP4出來的深度學習的Ph.D.，基本都是被Google，FB，Apple等以20w+美元年薪瘋搶的狀態；國內名師出來的碩士，基本也是被年薪50w人民幣收割。這是一個大數據、計算機視覺最好的時代，因為入行即代表高薪；但也是最壞的時代，正如我開頭所說，學術界的風氣在被這個公司的功利性所引導，導致現在教授不做深度學習就拿不到funding.本人估計深度學習熱5年內會見頂，因為入坑的太多太多。

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