模式识别，图像处理工程师的要求

自从我学习模式识别以来，我的主要是机器学习，计算机视觉和图像处理. 因此，我真的很想知道该领域当前的就业方向和相关要求.

今天，我在“增强视觉|计算机视觉增强现实”上看到了一个招聘智能图像/视频处理工程师的广告. 职位要求如下:

强大的动手能力，精通C / C ++ / Matlab语言，强大的算法分析和实现能力以及良好的代码和文档风格；了解面部识别，目标检测，跟踪和识别，图像处理等技术，具有超过一年的实际工作经验；参与项目需求分析，负责设计和完成需求规范，软件体系结构，测试策略，编写相关技术文档；建立研发环境，完成系统中相关软件模块的编码，调试和单元测试，功能验证，以确保项目进度和产品质量；协助完成项目的系统集成测试，版本交付等，并为项目的实施和维护提供支持；

因此，我搜索了有关图像和视频处理的一些就业要求，并进行了总结，以便弄清阶段的学习任务. 即使我不能成为科学家，我也必须要有一点点

技术.

1. 编程语言: 熟悉C ++ / C / OpenCV / Matlab开发语言，主要具有强大的C ++ / C图像处理编程能力. 大多数职位都需要熟悉OpenCV. Matlab在理论验证阶段更加方便. 但是就操作硬件和效率而言，它远不及C ++ / C，因此大多数公司都不需要这样做. 将来，我将仔细研究C ++ / C，或者从C ++入门开始，然后研究有效的系列. 此外，还需要一种良好的代码和文档样式，并且将来仍然有必要编写代码以使其标准化.

2. 知识储备: 机会总是青睐有准备的人. 图像处理具有广泛的应用范围，因此不同位置的要求也不同. 最基本的必须掌握图形处理的开发和研究，并熟悉各种图像处理算法，尤其是图像干燥，图像增强，还原，质量改善，检测和色彩科学，图像分割，图像识别处理，图像. 跟踪，图像采集和视频处理. 具体应用包括面部识别，医学图像处理，多点识别，文本检测和识别. 特别地，组合不同的应用需要自然语言处理的知识. 此外，您必须具有出色的数学技能（尤其是线性代数，优化理论和统计知识）.

3. 英语水平: 优秀的英语写作能力，英语口语流利. 它主要是为了能够阅读和理解英语技术文档，而且还需要在研究所撰写论文，并且公司需要编写更多技术文档，因此我通常会积累更多的词汇. 至于英语口语，让我们从聆听开始. 中国科学院自动化研究所的图像处理和机器学习课程非常经典. 他们大多数是年轻的老师，他们是从国外留学回来的. 他们可以开辟思路并积累词汇. 这个寒假，我必须完成图像处理课程并做更多实验. 我也喜欢休闲娱乐的“大爆炸理论”.

4. 社交能力: 硬件条件就是软件条件之后. 大多数公司都说: “良好的表达，团队合作和创新精神. ”我认为这是社交技巧. 人力资源取决于您是否适合该团队. 一位同学去接受采访. 具有理工科背景的和本科生参加了采访. 在小组会议以及小组讨论和辩论的无铅阶段，许多有深厚背景的学生过于公开和表达自己. 通过（这是对学生进行分析的原因）. 看起来镇定和稳定仍然是必需的，没有人愿意雇用老板. 至于所谓的创新能力，另一位学生的面试经验给了我很多启发. 他已经实习了两个月. 回顾面试时，他觉得面试官说: “您还没有开始. ”他拒绝N名并选择他的同学（最近的毕业生）的原因主要是因为他对这个方向非常热心. 在本科学习期间，在没有任何指导的情况下，他主动与很多点滴接触来帮助学生，而老师又一个又一个地解决了一个奇怪的问题. 据他说，这些东西都不能在以后的工作中使用，但是如果没有这些基础，那就绝对不可能工作. 其余的工作也是，没有人看着他的工作，老板给出了一个指标，随它去吧，老板只需要一个结果. 基本上，公司中的每个人都必须独立，有时甚至必须独立. 因此，对于非关键性问题，请咨询年长者. 其他细节尚不清楚，没有时间提供指导. 同学们主动学习，解决问题的能力使老板最放心. 他的话语所表现出的热情是他“创新能力”背后的动力.

嗯...有很多东西要学. 雅丽已翻了一番. 看来，这些都是在大学之前尚未学过的. 它们不经常使用，并且几乎被遗忘. 看来旧的模拟数字电控制魔马不是很有用，我一直在确认这句话: 生命在折腾.

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