1. 行业需求
市场需求大：机器视觉技术在工业自动化、医疗设备、质量检测、智能制造、物流分拣等多个领域都有广泛的应用。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，市场对机器视觉软件开发人才的需求将持续增长。
新兴行业：机器视觉作为一个新兴行业，从2009-2010年开始正式出现，2015-2016年开始在国内广泛应用于工业生产。由于是新兴行业，有大量的中小企业参与，因此行业内的机会较多。
2. 技术进步
算法和硬件的进步：机器视觉技术的进步主要体现在算法和硬件两个方面。随着人工智能、深度学习等技术的发展，机器视觉的算法越来越成熟，能够处理更复杂的任务。硬件性能的提升使得图像处理速度更快、精度更高。
多学科融合：机器视觉与自然语言处理、知识推理等领域的交叉融合，为求职者提供了新的就业机会。这些领域需要具备多学科知识背景的人才，以推动机器视觉技术在更复杂场景中的应用。
3. 职业发展
多样化的职业方向：机器视觉软件开发的职业方向非常多样化，包括但不限于：
研发与应用：深入研究机器视觉算法、开发图像处理软件、设计光学系统等。
系统集成与维护：负责机器视觉系统的安装、调试、优化以及故障排查。
质量检测：利用机器视觉技术进行产品缺陷检测，提高产品质量和生产效率。
智能制造：助力自动化生产，降低人力成本。
物流分拣：实现智能分拣，提高物流效率。
薪资待遇：根据招聘数据显示，机器视觉软件工程师的薪资待遇较高，多数职位的薪资范围在15K-30K之间，占比达到58%。
4. 学习路径
从应用开始：可以从熟悉一款视觉库开始，熟练应用视觉库，熟悉函数、算法和专业名词，进而触类旁通，可以使用其他库或研究算法内部的原理。
资源推荐：可以通过加入技术交流群、在线课程平台（如CSDN课堂、腾讯课堂）等渠道获取学习资源，提升自己的技术水平。
总体来看，机器视觉软件开发具有很好的前景，市场需求大，技术进步快，职业发展方向多样，薪资待遇优厚。对于有兴趣进入这一领域的人来说，通过系统学习和实践，可以在这个行业中找到良好的职业发展机会。
