只懂python一門編程語言的人？

如果你只懂得python一門編程語言，去做計算機視覺工程師是遠遠不夠的！

什么是計算機視覺

計算機視覺如同它的名稱一樣，它的目的就是想方設法使計算機擁有像動物的視覺一樣的能力。計算機視覺需要做的就是采集圖片，再將圖片以計算機可以理解的數字形式呈現。從而使計算機可以更好的對圖像進行處理。

計算機視覺是現在機器學習的一大熱門方向，計算機視覺的理念其實與很多概念有部分重疊，包括：人工智能、數字圖像處理、機器學習、深度學習、模式識別、概率圖模型、科學計算以及一系列的數學計算等。

計算機視覺的應用方向物體識別和檢測

物體檢測一直是計算機視覺中非常基礎且重要的一個研究方向，物體識別和檢測，顧名思義，即給定一張輸入圖片，算法能夠自動找出圖片中的常見物體，并將其所屬類別及位置輸出出來。當然也就衍生出了諸如人臉檢測，車輛檢測等細分類的檢測算法。

圖像分割

圖像分割一直是機器視覺領域非常重要的一部分內容。它的目的就是使一幅圖像中的不同物體可以被計算機區分出來

運動和跟蹤

跟蹤也屬于計算機視覺領域內的基礎問題之一，在近年來也得到了非常充足的發展，方法也由過去的非深度算法跨越向了深度學習算法，精度也越來越高，它的主要目的是對運動的物體進行跟蹤監測，應用非常多，如對車輛跟蹤等。

圖像理解

圖像理解就是讓計算機去理解圖像中的物體到底是什么。這項技術在最近幾年發展非常迅速，也是計算機視覺不能繞開的一部分內容。

計算機視覺用什么實現

從上面的介紹就可以看出，機器視覺處理的信息非常龐大，而且要求的運行速度的要求也很高，這些原因就導致計算機視覺的實現往往要使用一些底層的編程語言，比如說C語言和C++語言。

國外C語言和C++語言長期霸占編程語言排行榜的前十，很多時候兩者會共同進入前五。原因就是國外的一些工程進行了大量的底層實現。而計算機視覺脫離底層，肯定是搞不好的。比如說你的程序速度達不到要求，你對開源的框架不能進行很好的定制定制。這必然會限制你在工作上面的發揮。

要想做計算機視覺工程師，應該掌握哪些技能

首先C語言和C++語言是必須要掌握的，當然一些高級語言如python也不能少。

其次是對計算機視覺相關理論的掌握，不能僅僅去利用別人的框架，你自己要清楚背后的原理。

再者就是新的理論和方法，要緊跟前沿技術，不然真的很難找到工作。

總結

總的來說只掌握python和一些框架，跳槽是比較難的，因為計算機視覺從業者的要求還是比較高的，C語言C++語言必不可少，機器視覺背后的理論方法必須掌握。學位至少是工科的本科學位及以上。

但一件事的難與不難，主要還是要看一個人的努力程度的。如果你對自己要求很高，平時也很刻苦，那么可能很多對別人很難得事情對你就比較簡單了。