（一）影响机器视觉学习难度的因素
多学科知识融合
机器视觉是一个跨学科领域，涉及计算机、图像处理、模式识别、人工智能等多方面知识。这意味着学习者需要掌握多种不同类型的知识体系，例如计算机知识包括编程语言、操作系统等；图像处理涉及图像滤波、增强、形态学操作等内容；模式识别包含特征提取、分类算法等；人工智能方面可能涉及深度学习算法、神经网络结构等。对于初学者来说，要同时掌握这么多知识领域是具有一定挑战性的。例如，在进行一个工业机器视觉项目时，可能既要运用计算机编程知识构建系统框架，又要用图像处理知识对采集到的图像进行预处理，再用模式识别技术对目标进行识别分类，这些步骤需要对不同学科知识的融会贯通，难度较大。
算法复杂度
机器视觉算法的设计和实现是关键部分。算法需要考虑计算效率、准确性、鲁棒性等多个方面。一些复杂算法，如深度学习算法，在机器视觉中的应用需要大量的数据、计算资源和调试时间。以医疗图像分析为例，要准确识别病变细胞，可能需要设计复杂的卷积神经网络（CNN）算法，这个算法的构建不仅需要对神经网络结构有深入理解，还需要大量的医疗图像数据来进行训练，并且在训练过程中要不断调试参数以达到较好的性能，这对于学习者来说是比较困难的部分。
应用场景复杂性
不同的应用领域对机器视觉的要求差异很大。例如在工业检测领域，需要处理复杂的背景噪声、光照变化等问题；医疗诊断领域则需要处理图像模糊、分辨率要求高等问题。如果学习者想要深入特定领域的机器视觉应用，就需要针对该领域的特殊问题进行学习和研究。比如在自动驾驶领域的机器视觉应用，要应对动态环境变化大的情况，学习者需要学习如何在复杂路况下准确检测目标物体并做出决策，这涉及到传感器融合、目标跟踪等复杂技术，增加了学习的难度。
（二）不同人群的学习难度
初学者
对于没有相关知识背景的初学者，机器视觉的入门难度较大。他们可能首先要花费大量时间学习基础知识，如编程语言（Python、C++等）、数学基础（线性代数、概率论等），这些是理解和实现机器视觉算法的基础。而且，初学者在面对大量的学习资料时，可能难以分辨哪些是重点和实用的内容，容易陷入碎片化知识的困境，导致学习效率低下，难以构建完整的知识体系。
有相关背景者
如果学习者已经有计算机、电子工程或数学等相关学科背景，那么在学习机器视觉时会相对轻松一些。例如，有计算机科学背景的人，已经掌握了编程语言和数据结构等知识，他们可以更快地进入到机器视觉算法的学习和实现中；电子工程背景的人可能对图像传感器、硬件电路等方面比较熟悉，这有助于他们理解机器视觉系统的硬件组成部分；数学专业背景的人在理解机器视觉中的算法原理，如特征提取算法背后的数学原理时会更具优势，但他们可能需要补充其他领域如编程和硬件方面的知识，才能全面掌握机器视觉技术。
二、计算机视觉就业难度
（一）就业的有利因素
就业前景广阔
计算机视觉在多个行业都有广泛应用，如人工智能公司（包括图像识别、视频监控、自动驾驶、虚拟现实、医疗图像分析等业务）、传统制造业（产品检测和分类、生产过程监控、流程优化等）、医疗健康领域（医疗图像处理、医学影像分析等）、自动驾驶领域（是实现自动驾驶的核心技术之一）等。由于应用范围广，提供了较多的就业岗位选择，降低了就业难度。
人才需求与薪资待遇
目前市场对计算机视觉专业人才的需求较大，尤其是算法岗位。在一些大型互联网公司或人工智能企业，算法岗的薪资待遇相对较高，例如以阿里为例，算法岗的白菜为26k * 16，与之相对应的开发的白菜为21 – 24k * 16，算法要高出2k以上，阿里云更是开出了大量30k以上的offer。较好的薪资待遇吸引了很多人投身这个领域，也反映出企业对这方面人才的需求迫切，就业相对容易一些。
对应届生的宽容度
在就业市场上，对于计算机视觉方向的应届生比较宽容，不需要相关工作经验，只要有基本功即可。例如在深度学习方面有较好掌握的计算机视觉研究生，在求职时可以选择泛AI的工作，如搜索、推荐、广告、物流、调度等，这为初入职场的新人提供了更多机会，降低了就业的门槛难度。
（二）就业的挑战因素
竞争压力
由于计算机视觉领域就业前景好、薪资待遇高，吸引了众多求职者。这导致竞争非常激烈，尤其是在一些知名企业或热门岗位上。求职者需要具备较强的综合素质，包括扎实的编程和数学能力、深入理解和熟练应用计算机视觉技术等。例如在人工智能头部企业的算法岗位招聘中，往往会收到大量来自国内外顶尖高校和研究机构的简历，求职者需要在众多竞争者中脱颖而出，需要不断提升自己的知识水平和实践能力，这增加了就业的难度。
技术更新快
计算机视觉领域技术发展迅速，新的算法、模型不断涌现。从业者需要不断学习和更新知识才能保持竞争力。例如深度学习中的神经网络结构不断发展，从早期的简单卷积神经网络到现在的各种变体如ResNet、DenseNet等，还有新的训练方法和优化算法不断出现。从业者如果不能及时跟上技术的更新步伐，可能会面临被淘汰的风险，这也给就业带来一定的压力和难度。
