首先，如果從工程影象分析的 角度來說，第一步是影象的獲取，最直接的就是透過相機，尤其是工業相機，對被測物的拍攝取樣，這裡還需要設計到相機的選取、光源的選取、鏡頭的選取等，是一門比較複雜的科學，因為拍攝影象的好壞會直接影響到後面影象演算法的複雜度，好的拍攝影象質量會大大降低演算法的複雜度；

第二步，獲取到影象後，需要進行影象演算法的設計，這裡又分為了許多步驟：

1. 影象預處理，比如影象濾波，影象增強等，影象預處理的目的就是去除點噪聲，進而回避掉一些干擾因素；

2. 影象演算法的應用，比如：你是 做邊緣檢測演算法，就用一些canny運算元啥的，比如你要做影象分割，就用一些影象聚類演算法；比如你要做目標檢測，你就要最一些標註與網路設計相關的工作；比如你要做特徵點的匹配，就要提取影象特徵點演算法如sift演算法等，目的就是達到我們的目的；

第三步， 程式碼的編寫，演算法設計好了以後，就要對手實現，包括選用何種程式語言，如c++，matlab,python等，還要考慮選用何種演算法庫，如opencv， opengl, pillow等；如果你很牛逼，可以自己動手寫出自己的演算法，不需要其他演算法庫的幫助也好，但不建議這樣做，比較費時間；

第四步：演算法寫好後，需要大量的測試工作要做，進而測試自己演算法的可行性，透過不斷的除錯，進而達到一個穩定的狀態，這樣就算是一個完整的演算法實現了；

第五步，書寫自己的演算法說明書或者演算法流程論文，如果為了寫論文，可以增加一定的對比試驗；