計算機視覺要學什么

學習計算機視覺需要具備的知識儲備有：

1、圖像處理的知識。圖像處理大致包括的內容：光學成像基礎、顏色、濾波器、局部圖像特征、圖像紋理、圖像配等。

2、立體視覺的知識。立體視覺大致包括的內容：相機幾何模型、雙目視覺、從運動中恢復物體結構、三維重建技術等。

3、人工智能的知識。人工智能大致包括的內容：場景理解與分析、模式識別、圖像搜索、數據挖掘、深度學習等。

4、與計算機視覺相關的學科還有：機器視覺、數字圖像處理、醫學成像、攝影測量、傳感器等。

計算機視覺好找工作嗎

如果在一個短期的尺度上看，計算機視覺的確現在競爭相當激烈，人才也顯得“供大于求”，而且技術本身的天花板，也隨著大數據和深度學習紅利的消失，開始顯現。

但這都是對于大多數人而言的。如果你足夠優秀，可以做到金字塔尖，在任何時候，任何領域，都會是香餑餑。

所以，從短期找工作看，可能視覺不是一個好的方向，但長期來看，只要堅持做某一件事情，做到行業的大牛，你的價值也會非常大的。

另，貼一個我上次關于CV算法崗競爭激烈的一個回答：

CV算是上層應用。有深度學習和大數據加持，CV已經比較成熟。

算法崗競爭激烈的原因在于，現在做CV基本上都是拿一個深度模型來調一調，對于機器學習和數學的要求大大降低。

但優秀的人才仍然是稀缺的，那些不僅有調參經驗，而且編程能力超強，對數學的掌握足夠深厚的同學，可以根據實際問題調整網絡結構，利用各種方法滿足工程需求，并能熟練運用各種編程語言（例如C和C++）進行工程化改造。這樣的人也能夠拿到更好的offer。