簡介

在這個技術進步以空前速度發展的數字化時代，計算機視覺是一個突出的領域。本文面向希望探索計算機視覺領域的 aspiring individuals。從掌握影像處理基礎到探索各種深度學習概念，我們將深入研究必要的技能、行業、市場趨勢等等。

內容目錄
簡介
什麼是計算機視覺
誰是計算機視覺工程師
成為計算機視覺工程師所需的技能
計算機視覺工程師的成長階段
計算機視覺工程師在哪裡工作
計算機視覺工程師的收入
計算機視覺市場趨勢
結論

什麼是計算機視覺？

計算機視覺或機器視覺是人工智慧的一個子領域，它使機器和計算機系統能夠從數字影像、影片和其他視覺資料中獲取有價值的資訊。 

要了解更多資訊，請檢視我們的 初學者指南 文章，我們將深入探討計算機視覺的細節。

誰是計算機視覺工程師？

計算機視覺工程師是利用各種機器視覺工具和演算法將人類視覺系統重新建立到機器中的人。他們分析和處理大量以資料集形式存在的資料，以幫助透過視覺自動化預測性決策。簡而言之，計算機視覺工程師就是處理來自影像和影片的視覺資訊的人。

大多數視覺工程師將時間花在研究、訓練、測試和部署計算機視覺應用程式中實施的模型上，以解決現實世界中的問題。他們還與其他工程師緊密合作，構建利用視覺資訊來解決問題或執行特定任務的硬體和軟體。他們擁有機器學習、深度學習、影像標註、影像和影片分割以及影像識別等領域的專業知識。他們在醫療保健、汽車、機器人和監控等各個行業的需求量很大。

成為 CV 工程師並非易事；由於該學科的廣闊性，它需要投入大量時間和精力進行研究和學習。但不要擔心！本初學者指南將指導您成為專業計算機視覺工程師的步驟。讓我們開始吧！

成為計算機視覺工程師所需的技能

數學

成為計算機視覺專家的旅程始於數學。掌握數學至關重要。它用於影像的表示和操作。CV 專業人士將非常瞭解影像與其數值表示之間的關係。讓我們探索一些需要掌握的數學概念。

線性代數

線性代數是需要掌握的計算機視覺的基礎方面之一。讓我們看看它的一些用途。

在基本層面上，影像表示為矩陣或多維數字陣列。線性代數操縱這些矩陣，這些矩陣對於各種影像處理任務至關重要。

另一個 CV 任務是在影像中檢測和描述某些特徵，例如邊緣、角點或特定物體。用於執行這些操作的演算法，例如 HOG（方向梯度直方圖），利用線性代數進行更高效的計算。

旋轉、縮放和平移等操作是 CV 中的基本操作。這些操作使用矩陣和向量來表示，它們構成了線性代數的核心概念的一部分。

在影像處理領域，卷積操作用於濾波和影像變換。在深度學習的背景下實現這些卷積是透過線性代數實現的。

計算機視覺的另一個重要方面是 3D 視覺和深度感知。從 3D 場景和 2D 影像（例如相機校準、立體視覺和運動結構）獲取深度資訊涉及基於線性代數的計算。

線性代數提供了各種計算機視覺任務必不可少的數學框架和工具。    

微積分

微積分，尤其是微分微積分，在計算機視覺中至關重要。

讓我們以深度學習為例。理解 DL 模型構成了計算機視覺的重要組成部分，而微積分概念在其中得到廣泛應用。例如，用於訓練神經網路的反向傳播演算法是基於微積分的。

特徵提取是另一個計算機視覺任務。它涉及從影像中提取有意義的特徵，這也是透過微積分實現的。以 SIFT 或尺度不變特徵變換和邊緣檢測為例。它們藉助微積分，能夠識別影像中的關鍵點和特徵，這些關鍵點和特徵對於影像匹配和物體識別等任務至關重要。 

運動分析和跟蹤也使用微積分。如何實現？在空間和時間上計算導數，以瞭解物體在場景中的運動方式。 

瞭解微積分原理是理解 CV 演算法和技術的關鍵。

機率與統計

CV 處理資料中的大量不確定性和可變性。這就是機率與統計發揮作用的地方。讓我們看一些例子。

深度學習模型的最佳化得益於統計技術。像隨機梯度下降這樣的方法依賴於機率方法來找到神經網路的最佳引數。  

統計方法用於在影像或影片序列中檢測和跟蹤物體。物體的運動使用機率模型來預測。

構成計算機視覺很大一部分的機器學習模型也使用機率與統計。諸如 CNN 或卷積神經網路之類的模型使用統計資料來識別和分類影像中的模式。

程式設計

程式設計是計算機視覺的另一個重要組成部分。讓我們看看原因。

在分析任何影像或影片之前，需要對其進行預處理。這就是程式設計發揮作用的地方。它們用於執行諸如資料歸一化、影像大小調整和噪聲過濾等任務。

在計算機視覺的核心，我們有演算法。物體檢測、影像分類或模式識別等任務是透過演算法實現的。您猜對了，程式設計用於建立這些演算法。 

對於大多數應用程式而言，CV 演算法需要即時執行。同樣，程式設計透過最佳化演算法的速度和效率來解決問題，確保能夠快速處理即時影片流。

許多 CV 任務利用 ML 和 DL 技術。藉助程式設計，可以最佳化這些模型的效能並將其整合到更大的系統中。這涉及使用神經網路、設定訓練管道以及使用 TensorFlow 和 PyTorch 等視覺庫。

在涉及探索新計算機視覺技術的學術或研究環境中，程式設計用於進行實驗和驗證假設。

下一個問題是，我應該從哪種語言開始學習？讓我們探索其中幾種。

Python

Python 是最流行的計算機視覺程式語言之一，主要是因為它的簡單性和大量庫（如 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch）可用於影像處理和機器學習。由於其多功能性和易於整合性，Python 被廣泛用於學術研究。

C++

C++ 是一種強大的程式語言，在記憶體管理、即時處理和執行速度至關重要的場景中使用。諸如 OpenCV 之類的庫中的核心演算法最初是用 C++ 編寫的。它還支援大多數庫。C++ 被廣泛用於即時影像處理、資源最佳化任務、嵌入式系統和機器人，計算機視覺在其中發揮著作用。

MATLAB

MATLAB 是一種由 MathWorks 開發的高階語言，在計算機視覺中得到廣泛應用。 

它具有用於資料視覺化的強大工具，這些工具對於影像和影片分析至關重要。它還用於建立使用者介面，以便於使用和與計算機視覺應用程式進行互動。

MATLAB 允許與其他語言整合，提供更大的靈活性和利用其他庫和工具。

MATLAB 藉助 Simulink 幫助將計算機視覺演算法整合到更大的系統中，從而實現基於模型的設計和圖形化程式設計方法。這在嵌入式系統和控制設計中尤為常見。

新手通常從 Python 開始，因為它很簡單，然後繼續學習其他語言。程式設計是您掌握計算機視覺之旅的基石之一。

機器學習概念

機器學習在計算機視覺中發揮著至關重要的作用。它顯著增強了 CV 的功能和應用程式。讓我們探索機器學習在計算機視覺中的一些關鍵作用。

模式識別在視覺資料中至關重要。這對於目標識別等任務至關重要，系統可以在影像或影片中識別和分類目標。機器學習演算法使這成為可能。

理解視覺資料上下文另一個關鍵方面是特徵檢測和提取。它包括識別影像中的關鍵點、邊緣和形狀。機器學習再次發揮作用，檢測和提取特徵。

機器學習演算法可以分析和解釋影像和影片，以檢測異常，跟蹤運動，甚至根據視覺線索預測未來的事件。

然後是語義分割，它是一個將影像中每個畫素分類到一個類別中的過程，幫助更詳細地理解場景。機器學習使這成為可能。

機器學習演算法還可以跟蹤影片中跨幀的運動物體，這在監控、運動分析和自動駕駛汽車中至關重要。

機器學習透過支援即時影像處理和與環境互動，增強了 AR 和 VR 體驗。

這個概念允許為一項任務開發的模型被重新用作第二項任務模型的起點，從而促進計算機視覺模型更快、更高效的訓練。

機器學習概念對計算機視覺產生了重大影響，使高階影像處理、即時分析以及從視覺資料中提取和利用複雜模式的能力成為可能。

計算機視覺理論

下一步是在計算機視覺理論方面建立堅實的基礎。讓我們看看一些關鍵理論。

卷積神經網路

CNN 是計算機視覺中的一個關鍵理論。它們旨在從輸入影像中學習特徵的空間層次結構。它們在影像識別、分類和分割等任務中佔很大一部分。

CNN 架構

影像處理

計算機視覺的另一個基本概念是影像處理。它涉及用於增強從相機和感測器接收的原始影像的技術。這可能包括降噪、對比度增強和影像銳化，這些對於提高進一步處理的準確性至關重要。

模式識別

顧名思義，它涉及識別資料中的模式和規律。這包括在 CV 中識別影像中的特定物體、面部或場景。模板匹配、基於特徵的匹配和統計分類等技術都屬於這一部分。

計算機圖形學

影像的幾何方面，如透視、形狀和運動，是關鍵。與 3D 重建、相機校準和立體視覺相關的理論被廣泛用於解釋影像中的空間關係。

深度學習

除了卷積神經網路的空間層次結構之外，我們還有深度學習，它包括各種架構，如自動編碼器、GAN（生成對抗網路）和 RNN（迴圈神經網路），用於影像生成、風格遷移和影片分析等複雜任務。

特徵提取

使用特徵提取，它識別影像中的關鍵點或特徵，如邊緣和角點，並在不同的影像之間找到對應關係。這對目標識別、運動跟蹤和全景拼接等任務至關重要。

語義分割

該理論側重於畫素級影像分析，旨在將每個畫素分類到一個特定類別中。語義分割在場景理解、自動駕駛應用和醫學影像應用中得到應用。

所有這些理論都很重要，它們在解決視覺資料解釋和理解的不同方面和挑戰時發揮作用。它們促進了從簡單的影像分類到複雜的場景理解和與物理世界的互動等各種任務的正常執行。

影像處理技術

影像處理是指將影像處理成數字形式以執行特定操作，從而從中推斷出一些有用的資訊的方法。這是為了增強現有影像以從中獲取相關資訊。影像處理是許多應用（如目標檢測和人臉識別）中必不可少的預處理步驟。例如，在娛樂行業，影像處理用於向影像新增或刪除物體。讓我們探索它們。

影像增強

計算機視覺影像處理中的影像增強是指用於改善影像視覺外觀或將影像轉換為更適合人類或計算機演算法分析的一組技術。此過程對於為計算機視覺中的後續任務（如特徵提取、目標檢測和分類）準備影像至關重要。目標通常是提高觀察者從原始影像的角度來看的質量或增強對進一步處理重要的某些影像特徵。為什麼影像增強至關重要？讓我們看看原因。

• 影像增強有助於對比度調整。透過直方圖均衡或對比度拉伸等技術，可以修改畫素強度以使影像更清晰。
• 影像亮度透過調整畫素值來增強，可以簡單地調整，也可以透過複雜的方法調整。
• 影像平滑透過使用高斯模糊、中值或雙邊濾波等方法最小化隨機亮度或顏色變化來執行。
• 它還透過使影像邊緣更清晰並利用非銳化掩蔽、拉普拉斯濾波器和高通濾波器等技術來執行邊緣增強。
• 色彩平衡和飽和度：透過校正色溫並增強顏色鮮豔度來改善視覺效果或強調。
• 去模糊：恢復由於運動或聚焦問題導致的模糊影像的清晰度。
• 幾何處理：操縱影像結構以去除噪聲、分離物體或強調形狀。

影像恢復

影像恢復是透過去除噪聲來提高影像質量的過程。儘管與影像增強有一些相似之處，但後者利用人眼視覺系統的特徵來獲得更好的視覺效果。在影像恢復中，原始影像質量很高，但在某些情況下。以下是影像恢復的一些方面。

• 影像恢復的一個關鍵方面是從影像中去除噪聲，如高斯噪聲或斑點噪聲。
• 另一個方面是提高影像的解析度。這可以透過增加影像中的畫素數量來放大較低解析度的影像。
• 影像模糊是另一個常見問題。這可能是由於對焦不足的捕獲或其他因素造成的。這是透過估計模糊模式或模糊核並逆轉其影響來解決的。
• 顏色校正是影像恢復的另一個重要方面。例如，一些影像會有顏色失真，或舊影像會有褪色的顏色。此類影像需要透過調整影像的顏色平衡來進行顏色校正。

用修復來進行影像恢復

影像壓縮

影像壓縮是將資料壓縮應用於數字影像的過程。這背後的目的是最佳化影像資料的大小，使其更易於儲存和傳輸。它可以大體上分為

無失真壓縮

此過程是指在不影響影像質量的情況下建立影像的較小版本。這是一個可逆過程，影像部分仍然完好無損。

有失真壓縮

在此過程中，透過去除影像的某些部分來減小影像大小。我們將獲得影像的明顯更小的版本，使其載入速度更快，質量差異最小。缺點之一是與無失真壓縮不同，這不是可逆的。

影像處理

影像處理是對數字影像進行修改的過程。此步驟是為了提高影像質量或建立視覺效果。以下是影像處理的一些用途

影像處理有助於濾波。它是一種常用的模糊、銳化或邊緣檢測技術，是影像處理的基本組成部分。

另一個方面是合成影像建立，它涉及組合不同的影像以建立新影像，通常用於廣告。

影像處理不僅可以將影像組合在一起，還可以根據影像中畫素的特徵將它們分成不同的部分。這基於影像中畫素的特徵。

我們還可以執行諸如膨脹、開運算和閉運算以及腐蝕等操作，這些操作在影像預處理中得到應用，尤其是在透過形態學處理對二值影像進行處理時。

深度學習模型和方法

讓我們將注意力轉向計算機視覺精通的另一個重要關鍵——深度學習。

掌握各種深度學習模型和方法對於計算機視覺工程師至關重要。熟練掌握 CNN、GAN 和視覺轉換器等模型有助於解決從影像識別到即時目標檢測等各種問題。

• 讓我們從 CNN 開始。它們也被稱為卷積神經網路，是分析影像的基石。它們的架構模擬了人類的視覺系統，提供了更有效的特徵提取和模式學習。它們在影像識別和影像分類等任務中表現出色，並在自動駕駛和人臉識別應用中得到應用。
• 現在我們轉向 RNN。迴圈神經網路。它們可以破譯視覺資料中的時間關係和順序上下文，這對幀預測或影片字幕等應用非常有用。它們擅長理解動作識別或影片分析等順序資料。
• RNN 和長短期記憶 (LSTM) 非常擅長處理時間序列資料和序列，在視覺任務中提供更連貫的解釋。
• 然後我們有自動編碼器。它們主要用於無監督學習，如特徵學習和影像降維。它們在噪聲去除和影像重建等任務中發揮關鍵作用，並在影像去噪和異常檢測等應用中得到應用。
• 說到 GAN，即生成對抗網路，它們是強大的模型，可以生成新影像並增強資料集。它們有助於建立逼真的合成影像並增強用於訓練生成高解析度影像的其他模型的資料集。它們具有模擬複雜資料分佈的不可思議的能力。一些應用程式包括
  • 為更身臨其境的 AR 體驗生成逼真的紋理和物體
  • 為面部識別和生物識別身份驗證生成各種逼真的訓練資料

深度學習模型

理解這些模型使人們成為更有效的解決問題者，可以最佳化計算資源，從而將他們的知識提升到通往成功的道路上。

計算機視覺工程師的成長階段

開始從事計算機視覺工程師的職業生涯是一件令人興奮的事情。計算機視覺專家的道路可以細分為幾個關鍵階段，每個階段都帶來了自己的挑戰和回報。讓我們探索它們。

初級計算機視覺工程師

大多數 CV 工程師的職業生涯都從這裡開始。作為一名初級工程師，你必須儘可能多地學習和吸收。你將在大型專案的較小模組上工作，接觸影像處理演算法、機器學習模型和資料標註任務。這是磨練技術技能和理解理論知識的實際應用的階段。

計算機視覺工程師

經過幾年的經驗，你將進入一個更獨立的角色。在這裡，你將設計和實施計算機視覺系統的一部分，解決問題，並最佳化效能。在這個階段，你將深入研究高階演算法，並探索目標檢測、人臉識別或 3D 重建等領域。你將開始為不同的專案和應用貢獻解決方案。

高階計算機視覺工程師

現在我們開始進入更深入的內容。作為一名資深工程師，您將承擔複雜的挑戰，並領導專案的某些部分。這一階段包括在深度學習和神經網路等領域完善和開發複雜的演算法，這可能涉及到嘗試新的影像和影片分析形式，以及在目標檢測和識別方面提高精度。在這個階段，您不僅要解決問題，還要識別問題。您還會指導初級團隊成員，分享您的專業知識和經驗。

專案經理

在這個階段，您將監督整個專案。這個角色需要在技術知識和管理技能之間取得良好的平衡。您將從實際的技術工作過渡到管理計算機視覺專案。您的職責包括專案規劃，並確保時間表和資源得到良好管理。領導力至關重要；您將指導和指導工程師團隊，營造協作環境。與利益相關者的溝通變得至關重要，因為您是團隊與外部各方之間的橋樑。您的影響力透過專案的成功、團隊的成長以及交付給利益相關者的價值來衡量。

解決方案架構師

作為解決方案架構師，您將彌合技術方面和實際應用之間的差距。作為解決方案架構師，您的角色將變得更加諮詢性。您將設計和構建複雜的計算機視覺系統，通常與客戶或其他部門進行互動，以瞭解他們的需求，並將這些需求轉化為技術要求。您的專業知識將幫助您在每個專案中做出關於正確工具、技術和方法的關鍵決策。

首席計算機視覺工程師

在這一職業發展道路的頂峰是首席計算機視覺工程師。此角色專注於技術進步和研究，探索人工智慧和機器學習的新領域。此角色的一些關鍵方面包括與其他思想領袖建立聯絡、為學術期刊做貢獻以及在會議上發言。理想情況下，在這個階段，您的工作有潛力影響行業的更廣泛格局，制定新的標準並開拓新的可能性。

與任何其他職業發展道路一樣，計算機視覺工程師的道路也需要持續學習和技能發展。每一步都提供了寶貴的經驗，帶來了個人和領域範圍的進步。 

雖然計算機視覺的道路起初看起來令人生畏，但從長遠來看，它證明是極具回報的。

計算機視覺工程師在哪些地方工作？

在當今快節奏的數字時代，計算機視覺工程師的角色變得越來越重要。從初創公司到跨國公司的各種公司都利用計算機視覺來自動化流程、做出更明智的決策以及創造無縫的客戶體驗。 

然而，尋找這樣的人才是一項挑戰。人才的稀缺導致了對視覺工程師的巨大需求。公司認識到這些專業人士的價值，並願意支付高額薪酬來招募市場上最優秀的人才。計算機視覺工程師的高薪酬證明了他們在現代企業中的不可或缺作用。

讓我們探索一些行業。

科技公司

大型科技公司，尤其是那些處於人工智慧、增強現實和自主系統前沿的公司，是計算機視覺工程師的主要僱主。曠視科技、Nauto、商湯科技和Tractable是少數幾家計算機視覺科技巨頭。工程師在這些辦公室角色中與其他技術專業人員密切合作，為開發突破性技術做出貢獻。 

研究機構

學術研究機構和私人研究機構都非常適合推進您的計算機視覺的理論和實踐方面。在這樣的環境中，您將參與研究，推動這一激動人心的領域中可能性的邊界。

初創公司

初創公司，特別是在人工智慧、機器人技術和軟體開發領域，是計算機視覺人才的熱點。Matterport、Hive、Mitek Systems和MetMap等公司是美國少數幾家領先的初創公司。這些環境以其活力和快節奏而聞名，使工程師能夠參與創新和變革性的專案。

汽車行業

自動駕駛汽車是本世紀的話題，像特斯拉和谷歌的Waymo這樣的品牌都參與其中。自動駕駛汽車和高階駕駛輔助系統 (ADAS) 的開發嚴重依賴於計算機視覺工程師的專業知識。這些專業人士對於引領自動駕駛汽車的未來至關重要。

醫療保健

醫療保健行業是另一個從計算機視覺工程師的技能中獲益良多的行業。從醫學影像到診斷和治療計劃，這些工程師在推動醫療技術進步中發揮著至關重要的作用。AiCure、Tempo、Moon Surgical和Ibex是一些利用計算機視覺的醫療保健品牌。

製造業

如今的製造業場景離不開自動化。製造品牌利用工業自動化，而計算機視覺工程師則致力於透過自動化來改進流程。質量控制、安全監控和運營效率等任務是現代製造環境中的關鍵。

零售業

進入零售和商業世界，計算機視覺技術用於庫存管理、分析客戶行為以及增強整體購物體驗。工程師致力於將高階視覺功能整合到商業空間中。

安全與監控

與監控、國家安全和國防技術相關的專案通常需要計算機視覺工程師的專業技能。他們在該領域的工作至關重要，通常涉及最高級別的安全和技術創新。

正如我們所見，機會在各個行業都很廣泛，這取決於個人的興趣和職業目標。

計算機視覺工程師的收入

在本節中，我們將仔細瞭解計算機視覺工程師在印度、美國和歐洲，特別是德國，可以預期獲得的收入。

在印度，計算機視覺工程師的平均年薪為₹7,47,370。然而，這只是基本工資。通常還有額外的現金補償，平均約為₹97,370。這些資料來自計算機視覺工程師在Glassdoor上的 171 次薪酬提交，透明地展示了人們在這個領域在印度可以預期獲得的收入。

在美國，計算機視覺工程師的薪酬水平非常有競爭力且豐厚。平均而言，他們每年賺取約 165,156 美元，摺合每小時約 79.40 美元。入門級職位每年約為 136,200 美元，適合剛入行的人。在高階，經驗豐富的計算機視覺工程師每年可以賺取高達 204,000 美元，這展示了該行業對經驗的巨大需求和價值。

在德國，計算機視覺工程師的平均毛收入約為每年 93,064 歐元，相當於每小時約 45 歐元。此外，這些工程師通常還會獲得平均 4,020 歐元的獎金。薪酬等級因經驗而異；擁有 1-3 年工作經驗的入門級工程師每年收入約 65,231 歐元。相比之下，擁有 8 年以上工作經驗的人可以預期獲得約 115,599 歐元的平均薪酬，這表明隨著經驗和專業知識的增長，收入將有顯著增長潛力。

這些薪酬資料清楚地展示了計算機視覺工程師在這些不同的市場中可以期待的報酬。很明顯，隨著一個人在這個領域獲得經驗，經濟回報可能會相當可觀。

計算機視覺市場趨勢

計算機視覺市場正在快速增長。2022 年，該市場的價值為 141 億美元，預計將以19.6% 的速度增長，從 2023 年到 2030 年。這種增長主要是因為人工智慧 (AI) 被用於無人機和自動駕駛汽車等領域。

• 相機和學習系統的新技術使得計算機視覺在許多領域變得有用，例如學校、醫院、機器人、電子產品、商店、工廠和安全。例如，在 2022 年，TachyHealth 和 Medical Refill 合作使用計算機視覺來幫助醫生更好地理解醫學檢查，並使患者的治療更加互動。
• 安全是計算機視覺非常有用的領域之一。它掃描面部和指紋，以保護重要場所和物品。例如，您的手機可能會使用面部識別來進行安全驗證。另一個例子是 IDEMIA 和美國國土安全部在 2022 年的合作，使用面部識別來確保公共安全。
• 自動駕駛汽車是計算機視覺市場的一件大事。這些汽車使用相機和感測器來識別道路標誌並避開障礙物。2021 年，Aventior 談到了計算機視覺如何透過幫助汽車更好地識別和理解周圍環境來提高自動駕駛汽車的安全效能。
• 隨著工廠越來越自動化，製造業也正在更多地使用計算機視覺。物聯網 (IoT) 使工廠變得更加智慧，而計算機視覺則有助於監控制造過程。亞馬遜網路服務在 2021 年啟動了一項名為“亞馬遜洞察”的服務，使工廠更容易使用計算機視覺來檢查產品。

計算機視覺正在透過使事物變得更智慧和更安全來改變許多行業。

結論

這就是 2024 年成為計算機視覺工程師的 A 到 Z 全面指南的總結。我們踏上了不斷發展的計算機視覺工程之路。我們討論了您需要掌握的技能，例如深度學習影像處理，這可以在各個行業開闢大量機會。無論是徹底改變醫療保健、改變汽車安全，還是重塑零售體驗，您作為計算機視覺工程師的角色都處於中心位置。我們還深入探討了薪酬等級，並討論了當前的市場趨勢，表明市場正在穩步攀升。 

2024 年是追逐你的願景（雙關語）成為專業計算機視覺工程師的一年。我們下一次見！