⑴ 圖像處理，模式識別碩士研究生就業前景與具體工作內容。
我粘貼來自己的回答：
應該讓專業從業人員回答這個問題。剛好本人就是。。但是分析的還是太窄。
如果從人生整體規劃上講應該考慮一下問題：
1 現實所逼，你准備在哪個城市發展（買房，女友工作等等），該城市是否有充分的圖像處理行業以供選擇。如，北京上海深圳，北京的圖像企業感覺占近半數江山。多年招聘的感覺。剩下的廣州，武漢，成都也有為數不多的圖像企業。像本人所在的城市，牛逼大學再多，學圖像的再多不頂用，沒行業沒研究所從事圖像方向。你個博士奈何。。學校的坑你更是進不去的。
2 學圖像的研究生能從事本專業的不到15%，這個是我身邊的統計數據。圖像分析受環境影響比較大，如光照。這個另說了，就是比較難又不太可靠。所以作為一個檢測手段還有很多路要走。如果你沒有在做圖像的公司實習並取得信任那麼你用圖像處理就業的可能性大為下降。全世界每年能實用的圖像演算法能有多少，那些發paper的同志們，你們自己知道自己演算法的約束性。就是state of the art的paper，適用的場景又能有多少。所以不要迷信自己的演算法有多牛逼。好好提高自己的編程水平，沒事看看圖形方面的東西（不要問我圖像，圖形有啥不同。。），玩玩並行運算，嵌入式，擴展下自己的就業面。
3 到主觀的地方了，談談正面的。公司缺人么？每個公司都缺。但你是否能勝任它職位所需要的崗位。回到圖像上來說，人類獲取信息80%的信息都是通過圖像獲取的，你說圖像重要麼。圖像處理，模式識別的方向的確相對通訊電子是窄，但是你說造原子彈的科學家就業窄不。。相信自己的專業，時間越長越不可替代，可以走技術專家路線，比較自由。自動化，人工智慧是今後發展的大方向，圖像是個重要的手段。工作經驗告訴我，圖像處理這個東西不在人多，貴在精深。不要單干，一個小而精的團隊戰鬥力是非常強悍的，但只是需要一兩個人做圖像演算法的公司不建議去。掂量下自己有沒有這個熱情，頭腦，數學功力，和溝通能力。如果你已經進入了相關企業，程序相關的東西可以再學習培養（看看應聘公司有這個前瞻性和魄力當然你要有頭腦和數學底子），分析問題，解決問題的能力很重要，更重要的是提出問題。學習好的同學比較擅長前兩項，而圖像這個創新的工作更加看重提出問題，這個是創新思維的表現。這個可不是口號。當然，能提出問題取決於，你對問題研究的深度廣度，最終取決於你對研究的興趣。
最後談談圖像處理研究的門類。
1醫療2識別類3零件檢測4衛星圖像。
總的說來醫療口的就業量比較大，企業相對比較多。對其他圖像而言，醫學圖像標准化更好對外界影響小，不同設備間的差距也比較小。畢竟是診斷的憑據。所以你如果想跳槽（嘿嘿），同樣類別演算法基本不用刪改都是適用的（注意知識產權哦）。
下來識別類，所有的文字，行人，車輛等等需要識別跟蹤的物體。做好了發大財，譬如美國一家公司的指紋檢測在911後，速度准確性最好。拿了政府大單，回報豐厚。
但是想做好談何容易。。但，這個是本人最喜歡的，最有人工智慧的感覺。這個是自動化類專業研究圖像的最高形態。
3零件檢測，包括一些食品包裝類的異物檢測。對於工業自動化也是很有前景的方向，有些甚至用於晶元級的檢測，如果顯微圖像的話多涉及到亞像素及三維相關。
4衛星圖像。一般國家需要，如果可能有些研究所有相關類別。公司的話，不太清楚
對了忘說了比較重要的一條。英語。這個不費話了。中文的paper可以做個科普，想做演算法研究的話，你看不懂顯然是不可以的。如果英文整體實力NB了，可以去些外企。客觀上說，歐美的企業還是不錯滴，重視人，創造，做演算法有耐心。薪酬也比較豐厚。這類企業貌似上海那邊比較多
綜上，如果你沒耐心看完，去找圖像類的公司實習，這個前提是手上有一些做程序的功夫，這個真不難。。，玩玩opencv，然後自己就感覺出來了。還有積累人脈。這個也是極重要的。剛從學校出來的沒有利害到一定程度，也沒有工作經驗，實習經驗的重要性超乎想像。
勸一句，如果你對圖像沒有興趣還是不要做下去。你也做不好。
針對你這個3D的具體問題，我還是比較有發言權的。如果你做出來的效果好，就業不敢說有多少企業要你，至少你工作是絕對不愁的。當然你要願意去招你公司所在的城市。學好渲染的傳輸函數，學好並行運算如cuda，學好opengl。錢好說10k/月不多。。不過你剛畢業的話沒那麼多。一級城市，就不拿月薪算了吧。
⑵ 學圖像處理的好找工作嗎工作地一般在哪裡薪水如何
那要看看你有什麼水平了，我們公司（廣告-平面）一般大專出來的圖象處理是1200，一年後大約1500——當然，也有人比較聰明，轉去從事設計和工程的，工資也漲得快；也有人一個月不夠就被cut走。
只做圖象處理，不去其他方面發展是沒什麼高薪的。
地點：任何中-大城市都可以。
唯一的經驗就是：不要到小地方浪費自己的清楚呀！
⑶ 演算法工程師 就業前景
一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
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專業：計算機、數學、統計學相關專業；
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技術領域：機器學習，模式識別
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技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
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專業：計算機、數學、統計學相關專業；
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技術領域：人工智慧，機器學習
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技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機
相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
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專業：計算機相關專業；
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技術領域：文本資料庫
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技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。
相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】
（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
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專業：計算機、通信相關專業；
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技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
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技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
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專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
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技術領域：機器學習，數據挖掘
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技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
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技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
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加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等
（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。
⑷ 本科畢業，找到圖像處理的工作，薪水一般多少
我也在是本科畢業，想找圖像知昌培處理方向的工作。我看了迅罩下，月薪基本1萬左右，但是要求太高，一搭唯般都是要求碩士以上，熟悉matlab opencv python，做機器視覺什麼的還要熟悉深度神經網路。