图像处理岗位的核心技术能力
想进图像处理这一行，光会用Photoshop可不够。企业真正看重的是你能处理复杂图像问题的能力。比如在安防公司，需要从模糊的监控画面中还原人脸；在医疗影像公司，得从CT图里精准分割出病灶区域。这些任务背后靠的是扎实的技术底子。
编程语言：Python是基本功
现在大多数图像处理岗位都要求熟练掌握Python。不只是写个脚本跑通就行，得能用NumPy做矩阵运算，用OpenCV处理视频流，用PIL/Pillow调整图像参数。实际工作中经常要写自动化批处理脚本，比如把上千张产品图统一裁剪成电商尺寸。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊降噪
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)深度学习框架的实际应用
如果简历上只写“了解TensorFlow”，可能连面试都拿不到。企业更关心你有没有用PyTorch搭过U-Net做图像分割，或者调过YOLO模型检测特定目标。有项目经验的人优先，比如做过车牌识别系统，或是训练模型分类不同类型的工业零件缺陷。
数学基础不能忽视
不是说要你推导公式，但得明白卷积是怎么回事。傅里叶变换、线性代数这些知识在优化算法时会用到。比如调整滤波器参数让图像去雾效果更好，如果不懂频域和空域的关系，调参就像盲人摸象。
工程化能力越来越重要
现在很多岗位不只要你会做demo，还得能把模型部署到服务器或嵌入式设备。懂Docker打包服务，会用Flask写个图像上传接口，知道怎么压缩模型减小内存占用，这些都会成为加分项。有些自动驾驶公司甚至要求候选人熟悉ROS系统下的图像数据处理流程。
行业知识决定你的上限
同样是图像处理，在不同领域差别很大。做医学影像得了解DICOM格式和Hounsfield单位；搞遥感图像要熟悉多光谱数据处理；工业质检则要理解产线节拍和良率指标。用人单位更愿意招懂业务的技术人，而不是只会跑通代码的纯工具人。