视觉工程师需要具备一系列的技术和非技术技能，以下是一些关键的技能和知识领域：

编程能力

熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。

熟悉常用的编程库和框架，例如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。

数学基础

线性代数：理解向量、矩阵运算，如矩阵乘法、求逆等。

概率论与统计学：了解概率分布、期望、方差等概念，有助于理解和处理数据中的不确定性。

微积分：理解导数、积分等概念，在优化算法中用到，如梯度下降法用于训练深度学习模型。

图像处理基础

图像采集与预处理：了解不同类型的图像传感器和图像采集设备，掌握图像的读取、存储和格式转换。能够进行图像去噪、增强、裁剪、缩放等预处理操作。

图像特征提取：熟悉常见的图像特征，如颜色特征、纹理特征、形状特征等，掌握特征提取算法，如SIFT、SURF等。

图像分割与目标检测：能够将图像分割成不同的区域，以便进行目标识别和分析。

深度学习与神经网络

了解深度学习神经网络架构，如ANN、CNN、RNN、Transformers、Autoencoders等及其在解决计算机视觉问题中的应用。

掌握使用深度学习框架进行模型开发的能力，例如TensorFlow和PyTorch。

数据结构与算法

掌握常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和算法（如排序、搜索、动态规划等），能够优化代码性能，提高算法效率。

技术背景

熟悉计算机视觉的基本概念和算法，如图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、图像分割等。

了解并实践最新的卷积神经网络（CNN）架构和其他深度学习技术。

非技术能力

解决复杂问题的能力：在快速变化的技术环境下，面对未曾遇到的挑战时，能够快速实验与实施。

沟通能力：能够清晰表达技术问题和解决方案，促进团队合作和跨部门沟通。

团队合作能力：因为计算机视觉项目往往需要跨学科合作，涉及数据科学、心理学等领域的专业知识。

项目管理能力：确保项目按时按质完成，良好的组织能力和预见性。

行业知识

了解市场所需的基本技能，以便在转行之前做好准备。

熟悉机器视觉应用、开发、底层算法等方面的知识储备。

这些技能和知识将帮助视觉工程师在计算机视觉领域取得成功，并能够应对各种实际挑战。