计算机视觉与机器视觉就业前景广阔，各有优势。计算机视觉偏向于图像识别、处理，应用广泛；机器视觉则更侧重于工业检测、自动化。具体哪个领域更具优势，需结合个人兴趣和市场需求来定。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉作为其重要分支，在各个领域都得到了广泛应用，许多求职者对于这两个领域的好就业岗位感到困惑，不知道哪个领域更具优势，本文将为您深入解析计算机视觉与机器视觉的就业前景，帮助您做出明智的选择。
计算机视觉与机器视觉的定义及区别
1、计算机视觉
计算机视觉是指让计算机具有人类视觉功能，能够通过图像和视频获取信息、理解场景和执行任务的技术，其主要研究领域包括图像处理、模式识别、图像分析等。
2、机器视觉
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机器视觉是指利用计算机或其他电子设备对图像进行处理、分析和理解，从而实现对目标物体进行检测、识别和跟踪的技术，其主要研究领域包括图像采集、图像处理、特征提取、图像识别等。
计算机视觉与机器视觉的就业前景
1、计算机视觉
（1）应用领域广泛：计算机视觉技术在安防监控、自动驾驶、医疗影像、智能机器人等领域具有广泛应用，市场需求量大。
（2）薪资待遇较高：由于计算机视觉领域人才稀缺，薪资待遇普遍较高，尤其是在一线城市。
（3）发展前景广阔：随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉领域将迎来更多创新和突破，未来发展前景广阔。
2、机器视觉
（1）应用领域广泛：机器视觉技术在制造业、物流、检测、医疗等领域具有广泛应用，市场需求量大。
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（2）薪资待遇较高：与计算机视觉领域相似，机器视觉领域人才稀缺，薪资待遇较高。
（3）发展前景广阔：随着智能制造、工业4.0等概念的兴起，机器视觉领域将迎来更多机遇和挑战，未来发展前景广阔。
计算机视觉与机器视觉的就业岗位对比
1、岗位类型
（1）计算机视觉：算法工程师、软件工程师、数据工程师、产品经理等。
（2）机器视觉：硬件工程师、软件工程师、系统集成工程师、应用工程师等。
2、岗位要求
（1）计算机视觉：要求具备较强的数学、计算机科学和编程能力，熟悉图像处理、模式识别等相关技术。
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（2）机器视觉：要求具备较强的硬件知识、编程能力和系统集成能力，熟悉图像采集、图像处理、特征提取、图像识别等相关技术。
3、岗位发展路径
（1）计算机视觉：从算法工程师、软件工程师到产品经理、项目经理等。
（2）机器视觉：从硬件工程师、软件工程师到系统集成工程师、应用工程师等。
计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要分支，都具有广阔的就业前景，两者在应用领域、薪资待遇和发展前景方面各有优势，具体选择哪个领域，还需根据自身兴趣、技能和职业规划进行综合考虑，希望本文能为您在计算机视觉与机器视觉领域找到适合自己的发展方向提供参考。
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