计算机视觉软件工程师设计、构建和维护系统，使机器能够解释和分析视觉数据，如图像或视频。 他们的主要重点是开发算法和软件，这些算法和软件可以从像素中提取有意义的信息，例如识别对象、跟踪运动或重建 3D 环境。 他们经常使用机器学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，并使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等库来有效地处理视觉数据。 例如，他们可能会创建一个系统，通过在有缺陷的产品的图像上训练模型并将其部署在生产流水线上来检测制造中的缺陷。
一个典型的项目涉及预处理原始数据（例如，调整图像大小、调整对比度）、试验模型架构以及优化实时使用性能。 工程师可能会实施边缘检测以隔离场景中的对象，或者使用光流算法来跟踪视频馈送中的运动。 他们还处理诸如变化的光照条件、遮挡或有限的计算资源等挑战。 例如，在智能手机上部署面部识别系统需要平衡准确性和设备的处理能力，通常通过模型量化或剪枝等技术来实现。 测试和迭代至关重要，因为模型必须在不同的数据集中很好地泛化。
协作是该角色的关键部分。 计算机视觉工程师经常与硬件团队合作，以优化特定相机或传感器的算法，或者与应用程序开发人员合作，以将视觉功能集成到更大的系统中。 例如，在自动驾驶汽车中，他们可能会与机器人工程师合作，以确保激光雷达和相机数据对齐，从而实现准确的障碍物检测。 他们还会及时了解研究趋势（例如基于 transformer 的视觉模型或自监督学习）以改进现有解决方案。 无论是改进医学成像诊断还是启用增强现实功能，该角色都将软件工程的严谨性与特定领域的解决问题能力相结合。