计算机视觉算法设计专项职业能力考核规范
计算机视觉与机器学习设计考核试卷
C.图像传输
D.图像压缩
2.以下哪种算法不属于机器学习算法？（）
A.支持向量机
B.决策树
C.快速排序
D.神经网络
3.在计算机视觉中，SIFT算法主要应用于（）
A.图像分类
B.特征提取
C.目标跟踪
D.光流估计
4.以下哪种方法不常用于图像去噪？（）
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.索引滤波
D.双边滤波
5.下列哪种算法不属于监督学习？（）
A.线性回归
B.逻辑回归
C. K-近邻
D.聚类分析
6.在卷积神经网络中，卷积核的主要作用是（）
A.提取特征
B.模糊图像
C.增强图像
D.色彩转换
7.以下哪个库是Python中用于数据分析和数据挖掘的？（）
A. OpenCV
B. TensorFlow
C. Scikit-learn
计算机视觉与机器学习设计考核试卷
考生姓名：__________答题日期：______年__月__日得分：____________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.计算机视觉的主要任务是（）
A.图像识别
C.最小样本分裂
D.特征选择
17.以下哪个算法常用于图像风格转换？（）
A.神经风格迁移
B.卷积神经网络
C.支持向量机
D.图像金字塔
18.在计算机视觉中，以下哪个概念用于描述图像的颜色空间？（）
A. HSV
B. RGB
C. YUV
D.所有以上选项
19.以下哪个库是Python中用于图像显示的？（）
视觉算法工程师岗位的职责说明(四篇)
视觉算法工程师岗位的职责说明职责：1.负责公司产品研发中视觉测量算法的研发和验证;2.负责公司产品研发中视觉测量算法开发文档的整理;3.负责配合软件部完成视觉测量算法的实现;4.负责公司视觉算法相关的培训工作。
任职要求：1.硕士及以上学历，仪器、电子、电气自动化、机械、遥感、数学等专业毕业，有相关工作经验者优先;2.精通一种以上视觉测量理论和方法，如线结构光视觉(激光三角测量)、立体视觉、光栅投影测量;(PMP)、相位偏折测量(PMD)、散斑投影测量、近景摄影测量等;3.精通视觉器件选型(相机、镜头、光源等)，精通一种以上视觉测量算法，如相机标定、多视图几何、立体匹配、相位展开、相位解包裹、三维重建、光束平差、点云处理等;____具有扎实的编程基础和数学功底;____具有良好的学习能力、逻辑思维能力和创新能力，具有较强的沟通能力和团队合作精神。
视觉算法工程师岗位的职责说明（二）视觉算法工程师是指负责开发和实现计算机视觉算法的专业人才。
他们的职责一般包括以下几个方面：1. 计算机视觉算法开发：负责研究和设计计算机视觉算法，解决视觉感知、目标检测、目标跟踪、图像处理等相关问题。
根据需求和问题，选择适当的算法模型、数据结构和计算方法，进行算法实现和优化。
2. 图像处理和信号处理：负责处理和分析图像数据，包括对图像进行滤波、增强、边缘检测、特征提取等操作，以及对图像数据进行降噪、去畸变和校正等预处理操作。
3. 特征提取和目标识别：负责利用特征提取方法，对图像中的目标进行识别和分类。
研究和设计有效的特征描述符和分类算法，用于目标识别和检测任务。
4. 目标检测和跟踪：负责开发和实现目标检测和跟踪算法，通过分析图像序列中的目标位置和运动信息，实现目标的跟踪和追踪。
可以采用基于特征匹配、滤波器、深度学习等方法。
5. 算法优化和性能评估：负责对已有的算法模型进行优化，提高算法的执行效率和准确性。
同时，负责评估算法的性能，包括准确率、召回率、误判率等指标。
计算机视觉技术考核试卷
B.对比度增强
C.锐化
D.模糊
8.计算机视觉中的特征匹配方法包括以下哪些？（）
A.暴力匹配
B. FLANN匹配
C. RANSAC
D. KNN
9.以下哪些是图像风格转换中常用的神经网络？（）
A. VGG-19
B. ResNet
C. GAN
D. Inception
10.以下哪些技术可以用于图像的三维重建？（）
17. ABCD
18. ABCD
19. ABC
20. ABCD
三、填空题
1.数字
2.红色、绿色、蓝色
3. ImageNet
4.卷积层
5.像素值
6. SIFT、SURF
7. Faster R-CNN
8.主成分分析（PCA）
9.区域生长
10.压缩感知（Compressive Sensing）
四、判断题
1. √
B.基于互信息的配准
C.基于模型的配准
D.基于像素的配准
14.以下哪些技术可以用于图像的语义分割？（）
A. FCN
B. U-Net
C. Mask R-CNN
D. YOLO
15.以下哪些方法可以用于图像压缩？（）
A. JPEG
B. PNG
C. BMP
D. GIF
16.计算机视觉中，以下哪些技术用于图像检索？（）
A. CBIR
B. SIFT
C. BoW
D. VLAD
17.以下哪些是计算机视觉中的目标检测方法？（）
A. R-CNN
B. Fast R-CNN
C. Faster R-CNN
D. SSD
18.以下哪些技术可以用于图像的边缘检测？（）
视觉算法工程师岗位的职责说明范本（二篇）
视觉算法工程师岗位的职责说明范本视觉算法工程师是一种专门从事视觉算法开发和应用的职位，主要负责研究和开发基于计算机视觉技术的算法，用于解决实际问题和应用场景。
以下是对视觉算法工程师岗位的职责进行详细说明的范文。
一、算法研究与开发：1. 设计和开发计算机视觉算法，包括但不限于目标检测、图像分割、图像识别和分类等方面的算法。
2. 创新性地研究和提出新的视觉算法，以满足不同场景下的需求，并对现有算法进行改进和优化。
3. 负责算法的实现和优化，并确保算法能够在不同平台和设备上高效运行。
4. 对算法进行验证和测试，确保算法的准确性和可靠性，并对结果进行及时反馈和调整。
二、数据处理与模型训练：1. 负责对采集的图像和视频数据进行处理和清洗，包括图像去噪、图像增强等处理操作，以提高图像质量和算法的稳定性。
2. 构建和维护数据集，用于算法的训练和测试，并保证数据的完整性和准确性。
3. 运用深度学习技术对数据进行训练，建立模型，以提高算法的精度和鲁棒性。
4. 对训练得到的模型进行调优和优化，确保模型的效果以及性能的提升。
三、算法应用与集成：1. 将开发的算法应用于实际场景中，比如生活、工业、医疗等领域，解决相关问题和提供相应的服务。
2. 根据客户需求，将视觉算法集成到现有系统和产品中，确保算法能够正确运行并满足业务需求。
3. 与其他团队合作，如硬件开发团队、软件开发团队等，确保算法与硬件和软件的兼容性，并提供相应技术支持和解决方案。
四、算法优化与性能提升：1. 对现有算法进行优化和改进，提高算法的运行速度和效率，以应对大规模数据和实时场景的需求。
2. 针对算法中出现的问题和错误进行排查和调试，寻找解决方案并对算法进行修改和优化。
3. 运用并行计算、分布式计算等技术，提高算法的并行性和扩展性，以提高算法在大规模系统中的性能。
五、技术研究与知识分享：1. 跟踪视觉算法的最新研究成果和技术动态，不断提升个人技术水平，并将新技术应用到实际工作中。
视觉算法工程师的具体职责范本(二篇)
视觉算法工程师的具体职责范本视觉算法工程师是负责开发和实施计算机视觉算法的专业人员。
他们通过使用图像处理和计算机视觉技术，设计和开发算法，以解决各种视觉相关的问题。
视觉算法工程师的主要职责包括但不限于以下几个方面：1. 研究和开发视觉算法视觉算法工程师使用现有的计算机视觉技术和相关理论，进行研究和开发新的视觉算法。
他们需要深入理解图像处理和计算机视觉的原理和方法，从而设计出具有高鲁棒性和高准确性的算法。
2. 实现和优化算法视觉算法工程师需要将研究得到的算法转化为实际可用的软件程序。
他们使用编程语言如Python、C++等，将算法实现为能在计算机上运行的代码，并进行优化以提高算法的效率和性能。
3. 数据处理和分析视觉算法工程师需要对图像和视频数据进行处理和分析。
他们使用图像处理技术，如滤波、特征提取、分割等，对图像数据进行预处理。
他们还可以使用机器学习和深度学习技术，对数据进行训练和分类。
4. 算法测试和评估视觉算法工程师需要对开发的算法进行测试和评估。
他们可以使用实际图像数据或者合成数据，对算法进行验证和评估。
他们需要设计合适的测试方法和指标，来评估算法的性能和准确性。
5. 系统集成和应用视觉算法工程师需要将开发的算法集成到实际的系统和应用中。
他们可以与硬件工程师和软件工程师合作，将算法嵌入到实际产品中。
他们还需要与相关团队合作，对系统进行调试和优化，以确保算法的稳定性和可靠性。
6. 算法文档和报告编写视觉算法工程师需要撰写算法的文档和报告。
他们需要详细描述算法的原理和实现方法，以及结果的分析和评估。
这些文档和报告可以用于内部交流和外部展示，以促进算法的理解和应用。
7. 技术研究和学术交流视觉算法工程师需要进行技术研究和学术交流。
他们需要关注最新的研究成果和技术进展，不断学习和更新自己的知识。
他们还可以参加学术会议和研讨会，与同行交流和分享自己的工作。
总的来说，视觉算法工程师扮演着关键的角色，他们通过研究和开发视觉算法，为实际应用提供了强有力的支持。
工业视觉技术职业技能标准(一)
工业视觉技术职业技能标准(一)工业视觉技术职业技能标准简介•工业视觉技术是一项广泛应用于生产制造过程中的技术，通过利用计算机视觉和图像处理技术，对产品进行自动检测、测量和识别。
•本技术标准旨在规范工业视觉技术职业人员的技能要求，以提高其在工作中的专业水平和能力。
职业能力要求1.掌握基础理论知识–理解视觉感知原理和图像处理算法–熟悉光学和摄影原理–了解基本的图像采集和处理技术2.设计和开发视觉系统–根据产品特点和需求，设计合适的视觉系统–选择合适的摄像机和镜头，并进行参数调整和校准–编写图像处理算法，实现目标检测、分类和测量等功能3.进行图像采集和预处理–选择合适的图像采集设备，并进行数据传输和存储–对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作4.实现图像处理算法–使用图像处理软件或编程语言进行图像处理算法的实现–能够处理复杂的处理过程，如图像配准、形状匹配和运动跟踪等5.进行图像分析和判定–对处理后的图像进行特征提取和分析–判断产品是否符合要求，并进行相应的判定和记录6.修复和维护视觉系统–对视觉系统进行故障排除和维护工作–熟悉常见故障类型和解决方法，能够迅速修复系统7.数据分析和统计–分析和统计检测结果，提供相应的报告–根据数据分析结果，优化视觉系统的性能和效率职业发展路径•初级工业视觉技术工程师•中级工业视觉技术工程师•高级工业视觉技术工程师•工业视觉技术专家总结工业视觉技术在现代生产制造中扮演着重要的角色，通过自动检测和识别技术，能够大大提高生产效率和产品质量。
而工业视觉技术职业人员的专业水平和能力，对于技术的应用和落地至关重要。
本文介绍了工业视觉技术职业技能标准，旨在指导和规范从业人员的培训和能力要求，以适应行业的发展需求。
通过不断学习和实践，工业视觉技术人员能够在工作中不断提升自己，实现个人职业发展的目标。
视觉算法工程师岗位的基本职责(5篇)
视觉算法工程师岗位的基本职责职责：1、负责视觉硬件选型、调试;2、进行CCD定位或AOI检测方面的工作.3、负责自动化设备的视觉算法开发、视觉软件应用工作;4、负责上位机应用程序开发、调试、部署。
5、根据项目开发要求,进行产品的视觉软件开发,测试和调试.6、针对特定的机器视觉问题,设计实时定位,缺陷检测算法.7、协助售后人员,解决客户现场的设备的机器视觉问题.任职要求：1、熟悉并熟练使用C++,C#、Opencv等至少一种编程语言.2、具有一定的光学知识，熟悉Halcon、Eursyse,NI视觉库或VisionPro等软件及视觉算法;3、熟悉视觉相关硬件知识,并能熟练选型.4、逻辑思维强,具有良好的团队合作精神.5、有机器视觉应用开发经验，特别是表面缺陷检测、尺寸测量、特征识别等研发经验者优先.视觉算法工程师岗位的基本职责（2）视觉算法工程师是指负责开发和优化计算机视觉相关算法的工程师。
其基本职责包括：1. 研究和开发计算机视觉相关算法：负责设计、开发和实现用于图像处理、目标检测、目标跟踪、图像分类等计算机视觉任务的算法和模型。
2. 数据预处理和特征工程：负责对输入的原始图像进行预处理，如去噪、去除背景、图像增强等，以提高算法的准确度和鲁棒性。
3. 算法性能优化：负责对算法进行优化，以提高计算速度和系统资源的利用率。
这包括使用并行计算、加速硬件等技术手段。
4. 算法评估和测试：负责对已开发的算法进行评估和测试，以验证算法的准确性和鲁棒性。
这包括设计和实施测试方案，分析和解决算法中的问题。
5. 算法集成和应用：负责将开发的视觉算法集成到产品或系统中，并与其他系统或模块进行交互。
确保算法在真实场景中能够正常运行。
6. 技术调研和学习：负责研究和学习最新的视觉算法和技术，保持对新技术的敏感性和竞争力，以应对快速发展的行业需求。
7. 文档和报告撰写：负责编写技术文档、算法设计文档和实验报告，以记录和共享算法开发过程中的经验和成果。
视觉算法工程师的职责范文(4篇)
视觉算法工程师的职责范文视觉算法工程师的主要职责是利用计算机视觉和机器学习的技术，开发和优化视觉算法，用于解决各种视觉问题。
他们在各个领域和行业中都起着重要的作用，如自动驾驶、人脸识别、机器人视觉等。
以下是视觉算法工程师的主要职责：1. 研究和开发新的视觉算法：从图像处理、特征提取到目标检测和跟踪等方面，研究并开发新的视觉算法，以解决各种视觉问题。
2. 数据预处理和特征提取：对图像和视频数据进行预处理，如降噪、去背景等，并提取相关的特征，以供后续的算法处理。
3. 目标检测和跟踪：设计和实现目标检测和跟踪算法，用于在图像或视频中自动检测和跟踪特定的目标，如人脸、车辆等。
4. 图像分类和识别：研究和开发图像分类和识别算法，用于将图像归类或判断图像中的物体或场景，如猫、汽车、街景等。
5. 三维重建和场景理解：利用图像计算和机器学习技术，重建三维场景或物体的结构，以及对场景进行理解和分析。
6. 算法性能优化和调试：对已有的算法进行性能优化和调试，提高运行效率和准确性。
7. 算法集成和系统开发：将视觉算法集成到实际系统中，并进行系统开发和部署。
8. 技术文档和报告撰写：编写相应的技术文档和报告，记录算法设计和实现的细节，并与团队成员和其他相关人员进行交流和沟通。
视觉算法工程师需要具备扎实的数学和计算机科学基础，熟悉图像处理和机器学习相关的算法和工具，如OpenCV、TensorFlow等。
此外，他们还需要具备良好的问题解决能力、团队合作精神和沟通能力。
视觉算法工程师的职责范文（2）作为一名视觉算法工程师，主要负责开发和优化图像和视频处理的算法，以及应用于计算机视觉领域的各种技术。
以下是视觉算法工程师的职责范本，其中包括了工作的主要内容、技能要求以及职责的具体细节。
工作内容：1. 设计和开发计算机视觉算法，包括目标检测、目标跟踪、图像分割、图像识别等。
2. 使用主流的计算机视觉库和工具，如OpenCV、Python等，进行算法实现和测试。
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1
计算机视觉算法设计专项职业能力考核规范
一、定义
运用计算机视觉算法相关的知识体系，具备图像处理与检测、立体视
觉、运动分析、物体识别、深度学习等算法设计能力。
二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容
能力名称：计算机视觉算法设计 职业领域：计算机视觉算法工程师
工作任务 操作规范 相关知识 考核比重
图像基础知识 1、图像的类型和存储方法； 2、了解图像采集的方式、能够对摄像机进行标定； 3、熟练掌握core、highgui、videoio等模块进行图像、视频操作。 1、图像相关基础，图像类别、图像表达和显示、图像存储、系统校准与图像矫正等； 2、图像采集装置、采集模型、采集方式、摄像机； 3、学习OpenCV中core 模块
的基本数据结构，读写图像的
像素，以及相关的操作；
4、OpenCV中的highgui 、
videoIO模块. 高层GUI和媒
体I/O读取保存图像、视频文
件。
15%
图像预处
理技术
1、了解图像操作与灰度分析、直方图修正； 2、了解图像的空域和频域增强方式； 3、熟练掌握imgproc模块的常规处理方法，能够使用stitching模块进行拼接。 1、了解像素操作、图像操作与几何变换、图像运算、彩色图像操作与运算； 2、了解灰度分析与变换：直方
图、灰度分析、结构相似性、
灰度变换；
3、了解空间域图像增强：线性卷积、邻域增强；频域图像增强：图像的傅里叶变换、图像的频域滤波； 5、OpenCV中的图像处理imgproc 模块，图像拼接stitching模块。 10%
2
目标分割、特征检测 1、了解全局、局部、动态阈值选取技术； 2、了解基于边缘和区域的分割； 3、熟练掌握OpenCV中feature2d的特征点检测，角点检测。 1、阈值检测方法，全局、局部、动态阈值选取技术，多分辨率、过渡区阈值； 2、基于边缘的分割：边缘图像阈值化、边缘松弛法、边界跟
踪； 3、基于区域的分割：区域归并、区域分裂、分水岭分割； 4、feature2d 模块: 2D特征框架，学习如何使用OpenCV中的特征点检测，角点检测。 15%
立体视觉 1、了解双目成像和视差； 2、了解基于区域、特征的立体匹配； 3、能够使用calib3d中的相机定标和三维重建。 1、了解双目视觉系统原理、双目横向模式、双目纵向模式； 2、了解基于区域的立体匹配、基于特征的立体匹配； 3、calib3d 模块. 相机定标和三维重建。 10%
运动分析 1、了解运动目标检测和分割； 2、了解动作分类和识别； 3、能够使用video模块的运动提取、特征追踪、相似度提取。 1、背景建模、运动目标检测和分割；动作分类和识别，活动和行为建模； 2、video 模块： 视频分析，包括运动提取、特征追踪、前景提取、相似度测量。 10%
物体识别 1、熟练掌握objdetect模块的检测方法； 2、熟练掌握ml模块的检测方法。 1、objdetect 模块： 物体检测； 2、ml 模块：机器学习统计分类（最近邻、支持向量机等）、回归、聚类。 25%
深度学习 1、熟练掌握dnn模块进行卷积神经网络的设计； 2、能够使用gpu模块进行算法加速。 1、dnn模块：深度神经网络的网络层创建、超参数设置； 2、gpu 模块：使用GPU加速计算机视觉算法。 15%
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成
考评员必须具有人工智能专业或计算机专业相关背景；每个考评组中
3
不少于3名考评员。
（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取实际操作考核。技能操作考核时间为120分钟。
（四）鉴定场地设备要求
考场面积不小于60平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，空气流
通，满足技能鉴定需要的软硬件环境，包括电脑、操作系统、数据库等。