（一）广阔的行业需求
医疗行业：在医疗影像诊断方面，计算机视觉技术能够辅助医生对X光、CT、MRI等图像进行更精确的分析，像肿瘤影像处理中自动检测肿瘤的位置、大小和形状，提高早期癌症的诊断率。在手术导航系统中，图像处理技术实时处理手术部位图像，为医生提供操作指导，这些都需要相关专业人才。医院的影像科、医学研究机构等都在积极招聘，以提升医疗服务和科研能力。
汽车工业：自动驾驶领域，计算机视觉对车辆的环境感知系统至关重要，汽车制造商及其供应商需要大量相关工程师开发和优化系统。传统汽车制造中，视觉检测技术用于汽车零部件质量检测，可检测表面缺陷、尺寸偏差等，提高生产效率和产品质量。
娱乐产业：电影特效制作如《阿凡达》《指环王》中的特效场景，游戏开发中的实时图像渲染、角色动作捕捉等都依赖图像处理与计算机视觉技术。大型游戏公司不断寻求这方面人才来提升视觉效果和用户体验。
安防监控领域：随着城市安全需求提高，智能安防监控系统广泛应用，计算机视觉技术可对监控视频实时分析，实现目标检测、行为识别等功能。机场、火车站等公共场所对可疑人员和异常行为的自动识别需求，促使安防企业大量招聘相关人才。
（二）就业岗位类型多样
算法工程师：深入研究和开发图像处理（如滤波、边缘检测、特征提取等）和计算机视觉算法（如目标检测算法、图像分割算法）。需具备扎实数学基础和熟练的编程语言，在科研机构、大型科技企业和初创公司都有就业机会。
软件工程师：将图像处理与计算机视觉算法集成到软件系统中，开发图像编辑软件、视频分析软件等。要熟悉软件开发流程和工具框架，在软件企业、互联网公司和移动应用开发公司有就业机会。
研究人员：在高校、科研院所从事前沿研究工作，研究方向包括新型图像传感器开发、基于深度学习的视觉理解新方法等，需发表高水平学术论文，其研究成果可能转化为实际产品或技术。
系统工程师：构建和优化整个图像处理与计算机视觉系统，考虑硬件和软件的集成，在工业自动化企业、智能设备制造商等有就业机会。
二、图像处理与计算机视觉方向的学习难度
（一）知识基础要求高
从信号处理角度看，图像处理涉及二维、三维或更高维信号处理，不仅要掌握（一维）信号处理知识，也要掌握图像处理知识，是整个信号处理里就业形势较好的方向，也是计算机视觉和视频处理的基础。但这意味着需要掌握更多知识领域，学习曲线较陡。
计算机视觉和图像处理需要很高的数学基础，例如线性代数用于图像的矩阵运算，概率论在图像的统计分析中有重要应用，此外还需要具备编程能力并且熟悉很多工具，如果没学过相关知识上手会很慢。
（二）学科交叉性强
计算机视觉和图像处理学科具有交叉性，它们与多个学科相关联，例如计算机视觉研究目的是根据人类视觉特性让计算机替代人工作，这涉及到人工智能、心理学等多方面知识，要理解和掌握这些跨学科知识具有一定难度。
（三）实践经验要求高
在学习过程中，不仅要掌握理论知识，还需要大量的实践经验。例如算法工程师需要不断实践开发算法，软件工程师要实际操作将算法集成到软件系统中，这对于学习者来说需要投入大量时间精力去积累实践经验，增加了学习的难度。
