走在地铁站，刷脸进闸机；去超市购物，用手机拍一下商品就能识别价格；工厂里，摄像头自动检测产品有没有瑕疵——这些场景背后，都是图像识别技术在干活。这玩意儿已经悄悄渗透到我们生活的方方面面，而它带来的就业机会，也越来越多人盯上了。
图像识别到底能干啥？
简单说，就是让机器“看懂”图片或视频。比如自动驾驶汽车要识别红绿灯、行人、车道线；医疗影像系统要从CT片里找出肿瘤迹象；安防监控要识别人脸、追踪异常行为。这些都需要图像识别算法来支撑。
现在大厂都在抢相关人才，尤其是有实战经验的。像阿里、腾讯、华为、字节这些公司，常年挂着“计算机视觉工程师”“图像算法研发”这类岗位，起薪普遍在15K以上，一线城市资深点的能到40K+。
哪些行业在招人？
互联网公司不用说了，短视频平台要做内容审核，电商要做以图搜图，社交App要做美颜滤镜和AR特效，都离不开图像识别。但更猛的增长其实在传统行业转型中。
比如制造业，现在很多工厂装了AI质检系统，代替人工检查零件划痕、装配是否到位。以前一个质检员一天看几千个零件，眼睛都看花了，现在摄像头一拍，算法秒出结果。企业省了人力，效率还高，自然愿意投钱上系统，也就催生了一堆项目需要人来做模型训练和部署。
再比如农业，有人用无人机拍农田照片，通过图像识别判断作物长势、有没有病虫害。这种跨界应用越来越多，意味着就业面也在拓宽。
想入行得会些啥？
光懂理论不行，得动手。Python是基本功，OpenCV、TensorFlow、PyTorch这些框架得熟练。最好还能跑通一些经典模型，比如YOLO做目标检测，ResNet做分类，Mask R-CNN做实例分割。
举个例子，你想做个车牌识别小项目，流程大概是：先用OpenCV处理图像（灰度化、二值化、边缘检测），然后定位车牌区域，最后用训练好的CNN模型识别字符。整个过程走下来，简历上就有东西写了。
import cv2
import numpy as np
# 图像预处理示例
image = cv2.imread('car.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)除了技术，还得了解实际落地的问题。比如模型在服务器上跑得挺快，但放到摄像头终端就卡顿，这时候就得学模型压缩、量化、部署优化。像ONNX、TensorRT这些工具，用好了特别加分。
竞争也不小
门槛看似不高，很多人自学几个月就敢投简历，导致初级岗位卷得厉害。但真正能搞定数据标注、模型调参、线上调试、性能优化全流程的人并不多。所以别只盯着“会不会调库”，得多碰真实问题。
有些公司招人，直接给一堆模糊、角度歪、光照差的图片，让你把其中的人脸抠出来。你要是只会跑公开数据集上的demo，这种活根本扛不住。
未来会怎样？
随着摄像头越来越多，数据越来越丰富，图像识别的需求只会涨。而且现在不光是“认出这是猫还是狗”，还要理解场景逻辑，比如“老人摔倒了没”“工人有没有戴安全帽”。这类复杂任务对算法要求更高，也更依赖专业人才。
另外，国家也在推智慧城市、工业4.0，很多政府项目开始招标AI视觉方案。这意味着除了企业岗，还有不少ToG的机会，稳定性也不错。
说白了，图像识别不是风口上的猪都能飞的领域，但它确实打开了一扇门。只要你愿意沉下去练手艺，不怕折腾数据和设备，找到一份靠谱的工作并不难。