本科生，數字圖像處理方向，希望從事視覺檢測工作，本科能否勝任這些工作？

01-07

大學期間做過一些小東西，像車牌識別，行人檢測，但是是停留在工程方面，理論不行，現在在看ng的機器學習，因為家庭原因想儘快工作，不想考研。但是看到視覺檢測的崗位少而且有些還要求研究生，求各位幫我指明出路。

卸腰！

鑒於你的情況，直白地說，是需要將知識變現。個人以為，編程是將知識變現比較快的一種技能。如果你編程能力還可以，再加上樂於勤奮好學（我相信你現在面臨的情況，一定可以做到勤奮努力工作的），而且又有一些圖像處理方面的經驗，找一份起薪還不錯的工作還是有希望的。

個人建議，可以多關注一些初創公司，這方面的初創公司目前比較多。你的情況，我覺得應該關注的點是：待遇和鍛煉的機會。你也別指望在一家公司干到底，你當前最重要的是鍛煉能力，努力工作，當然還有一份配得上你的勤奮，努力，能力的薪資，而不是求穩。

明確了自己的目標是什麼，接下來就主動出擊吧！多去面試，初創公司挺多的，多面幾家。初創公司，別被股權/期權忽悠了，當下能拿到口袋才是正道！

順便給你看一下我朋友公司的招人情況，待遇還是很可觀的

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肥腰自答。

本人去年六月小碩畢業，目前在某自動化企業做視覺檢測類的工作。工作時間不長，認識可能還不夠深刻，但找工作和工作的過程中也有一些自己的體會，不一定準確，還是跟大家分享和交流一下。

題主所言的「視覺檢測」其實大致有三種類型的工作崗位，分別是計算機視覺工程師，機器視覺研發工程師，機器視覺應用工程師。

計算機視覺（研發）工程師：大多為自然場景下，基於視覺和圖像的目標檢測與識別，如人臉檢測與識別及題主所做的行人檢測都屬於這一領域，演算法研發性質偏多；知識和技能要求比較寬泛且較高，如：圖像處理基礎、模式識別、機器學習和較高的編程能力(C++、MATLAB)等，因此招聘要求大多為研究生學歷。

機器視覺研發工程師：工業場景下的視覺檢測，偏演算法研發與優化；與計算機視覺工程師的知識與技能範圍要求差不多，但能力不如後者要求高（有可能是製造業招聘的難度大，所以要求有所降低），此外該崗位還要求光學系統設計（相機、鏡頭、光源等的選型）的知識，招聘要求也大多為研究生學歷。

機器視覺應用工程師：工業場景下的視覺檢測，偏應用開發。研究熟悉基本的圖像處理理論，較好的編程能力（C++、C#）、光學系統設計的知識以及熟悉各種商業的視覺處理包，如Cognex的視覺包和halcon等；招聘要求貌似是以軟體工程師的標準來的，但是又不如互聯網性質企業要求高（應該也是製造業找招聘難度導致的），本科及以上即可。

以上，題主可選擇性參考之，並根據自身情況找準定位，早日找到滿意工作。

另外，以上所述要求限制，由於我認識可能存在偏誤，並且只要能力夠強，客觀條件限制自破，所以希望不要限制了題主的想像力。

珠三角地區類似工作機會貌似還是比較多的，所以，加油吧！

謝謝邀請，深夜手機碼字先將就下。這裡先說一下我的情況，我現在碩士在讀，正在做圖像處理相關課題。對於視覺檢測方面的工作問題，也不甚了解。這裡，本著探討態度，可以交流下。

首先你問的是，本科學歷，是否能勝任這份工作？如果做視覺工程應用方面的工作，是基本可以的。因為本科相關專業的課程基本已經覆蓋。而且在很多電子競賽的題目裡面，也有很多視覺相關的，比如飛思卡爾智能車比賽的就有攝像頭組。還有在一些FPGA競賽的裡面，比方說ATERA亞洲創新大賽也有本科生團隊做的非常棒的視覺相關的作品，比如快速解魔方機器人。況且開源社區的相關資源也是非常豐富的，因此如果是要做視覺工程應用層面的工作，基本具備編程能力，本科學歷其實是足夠的。

但如果涉及到要改進一個視覺演算法，就從數學模型入手，比方說我們實驗室就做圖像分割的，圖像分割就很多種方法，有很多相關論文，他們想要在這個演算法中做一些改進，達到更好的指標，那麼就需要對整個過程理解得非常透徹，然後學習，改進，結合別人的方法。

另外我們實驗室還有做魚眼鏡頭標定研究的。opencv庫里的標定方法是針對針孔相機模型的，要做魚眼鏡頭標定就需要使用我們自己的方法模型。這背後又隱藏著大量的理論。因此就不難理解為什麼像海康威視，格靈深瞳這樣的公司的研發崗位需要名校背景的研究生？因為他們的數學理論基礎，按道理講更好。公司想取得突破想，想做到創新，確實是需要在人才方面下功夫的。因此視覺方面的研發崗位，需求量少而精是有它的道理的。

題主我覺得你希望能夠找到視覺相關的工作，是因為喜歡這個研究方向。但又出於家庭原因希望能夠儘早工作。若是這樣的話，那就先工作，盡量去找一個研發的崗位，能夠學到東西，能夠增長工程經驗才是最重要的。先不管是不是計算機視覺方面的吧。若是能夠申請到像微軟亞洲研究院，格靈深瞳這些公司的實習，那是最好不過了。但我覺得，工程問題都是大同小異，計算機視覺在工業界的應用也只是種工程手段，況且在中國也不見得那麼普及。而我也只是恰好入了這行。俗話說的好，干一行愛一行。先去找一份技術性的工作，等有一定的經濟基礎之後再去考研究生繼續相關研究也是一個不錯的選擇。

祝好。

個人建議：

先去一個大公司！

第一待遇會非常不錯，主要是能給你鍍一層金，在技術領悟你的經歷就是你的財富，而大公司的認可就是你能力的證明！

然後培養你的認知及工作習慣，優秀的企業能給你良好的工作習慣並培養你嚴謹而高效的處事風格！並形成良好氣質！出去你會顯得與他人不同！

在這之中你需要培養自己獨立的項目能力才可以到下一個階段；

當你出來的時候你到初創公司你就是一個頂樑柱或者是名片的角色了！個人價值實現最快的方式就是這種！

個人見解！不要相信需要你的初創公司！因為他給不起待遇養不起能力不足的人！或者他是資本運作的公司，會給你很好的待遇但是他無法給你足夠的技術積累和學習！那是一個毀人不倦的過程！和牛人在一起你才能更牛！如果不能，那麼就去靠近他們的地方！

本科生的話，從事視覺檢測應該會matlab，halcon，labview就可以了吧。一般是涉及工業控制的職位，難度不是很高。碩博士的話，會涉及到機器學習和深度學習，可以去些ocr識別人臉識別圖像分類互聯網企業。

可以和我一樣，從預處理入行，然後轉識別。做識別的，不是研究生，基本不會看你的簡歷，除非你是國內頂級名校的相關專業，我們組就我一個本科，全把我當異類。

視覺檢測框架現在基本穩定了，就兩個類別。一種是rcnn類型，一種是densebox類型。這兩條分支又可以擴展出許多模型，比如fast-rcnn、faster-rcnn，rfcn，yolo，ssd等等。這些成果對數學知識要求並不高，對你的經驗要求會高一些。如果只是當工程師做做實現，其實本科生基本足夠了，但如果要求你做改進，刷刷AP和速度，研究生基本是起步價。就我個人看法而言，建議讀研；路還長呢，何必這麼著急。開發一個新的框架，拿一個special offer，豈不樂哉！

非邀自答。

工程方面的可替代性比較強，而理論方面的可替代性相對較弱。工程容易練出來，而理論很難靠練習的方法練出來，唯有長久的學習才能逐日精進。