算法库和深度学习框架准确而熟练的利用其他人的库是一名合格程序员的必备技能 。数字图像处理领域有一些功能强大的算法库，比如opencv和Halcon 。这些算法库不断迭代，已经成功的应用在了很多产品当中 。不过opencv是开源的，可以免费使用 。而Halcon则需要付费 。深度学习的框架也应该掌握，比如说Caffe ,它本身就很适合处理一些图像应用 。
现在的人工智能这么火热，掌握一个可以应用于图像处理的深度学习框架很有必要 。英语技能从事数字图像处理，经常要直面一些英文文档，所以英语水平也是有一定要求的 。当然，这里的英语能力不一定是说要你听说读写样样精通，但是阅读英文文档的能力还是要具备的 。而且，要掌握一些必要的专业词汇 。可能有时候一个单词有好几种意思，在数字图像处理领域它是什么意思，要能准确翻译 。
如若不然，翻译偏离了原意，可能会出很大的错 。算法知识数字图像处理由于计算量大，算法知识的掌握就显得很重要 。很多时候图像处理要求在短时间内进行大量的数据运算，那么如何设计程序是的它运行时间可以达到实际工作的要求，算法知识不可少 。一些新的理论与方法一些比较新的理论与方法在这几年的时间理成功的大量应用，并且取得了不错的成绩 。
比如说卷积神经网络和深度学习 。它们出现，解决了一些数字图像处理领域在以前难以解决的问题 。而且这些新理论新方法发展还很迅速，基于这些新方法的新的应用不断出现 。要是想往行业前沿领域发展，卷积神经网络于深度学应该掌握 。摄像头与打光打光图像算法工程师并不仅仅是和代码打交道，如何去获取合适的待处理的图像的任务，有的时候也会落在图像处理工程师的头上 。
要获取适宜的最容易处理的图像，不仅需要数字图像处理的知识，还应该对一些相机有所了解，这里的相机并不是我们普通人使用的照相机，它指的是工业相机 。对打光要有所了解 。不同的光源照射待拍摄物体，可以采集到包含不同信息的图像 。利用合适的光源采集图片，可以使数字图像处理变得容易 。硬件知识数字图像处理的应用很多时候实在嵌入式设备上运行的，对嵌入式设备和它的硬件知识要有所了解 。
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