python做图像处理 图像处理用Python还是MATLAB？
图像处理用Python还是MATLAB？
Python比matlab的所有优势来自：免费
Python是一个纯语言工具
matlab是一个强大的数学算法工具
普通人使用Python
选择深度学习。目前传统的图像处理方法基本上不如深度学习方法进行图像处理。如果你想学习更多的知识，就要学习更多的机器学习理论
一开始，你不一定要用它，一定要学好算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。为了吸引网络论坛的关注，有很多简单的算法。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。
我希望我能帮助你
学习Python与你的年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。
就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
今年考上研究生，导师让我在图像处理算法和深度学习算法中选一个方向，请问有什么建议吗？
图像处理的一般步骤：1。图像采集：对原始图像进行提取和预处理。
2、图像增强：滤波，对问题进行主观判断，对图像进行操作，使图像比原始图像更适合处理。
3. 图像复原：改善图像外观。与图像增强相比，图像复原指的是对图像的客观处理。
4. 边缘检测：对图像进行分析、定位和匹配。
5. 图象分割：把图象分成不同的部分或目标。
6. 提取特征值：提取感兴趣区域。
学Python一定要会算法吗？
一个非常好的问题。主要开发的是一个典型的静态和动态分离架构的网站，前端和后端通过restapi进行交互。
Python不仅用于开发AI算法，还用于开发网站。Django或flash是一个公共框架，它封装了用于前端调用的rest接口。
JavaScript在各种开发框架中很常见，如react和Vue。以fetch库调用API为例：
我是一个工作了多年的web应用程序架构师。请关注我，了解更多。
29岁想学python，有哪些建议？
感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。
现在我们来谈谈Python，它可以用来做：
1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能
看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。
但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。
你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。
希望我的回答能对你有所帮助。我精通软件开发。
图像算法处理的一般步骤是什么？ ？
精通Python可能只是语法什么的。
计算机视觉有其特殊的课程和原理。建议先学习。作为研发人员，MATLAB、python都是一样的，都是图像处理方面的知识。
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