matlab图像分割的方法 数字图像处理算法工程师需要哪些技能？
数字图像处理算法工程师需要哪些技能？
图像处理，用计算机分析图像以达到预期结果的技术。因此，数字图像处理算法工程师依靠计算机、编程语言和数字图像处理技术来解决相应的问题。
个人认为做一个算法工程师应该掌握以下技能。
编程语言作为一名算法工程师，需要掌握相应的编程语言。在数字图像处理领域，最需要掌握的就是C/C语言。C语言和C语言面向底层，占用资源少，速度快。这使得它们成为数字图像处理领域使用最广泛的语言，所以掌握并熟练使用C语言和C语言是必不可少的。
同时，由于各种算法库和框架的存在，你也要掌握一些高级编程语言，比如python。因为这些库和框架会有一些高级语言接口，所以要想更全面的使用这些轮子，就要掌握这些高级编程语言。
一些软件编程语言也要掌握，比如Matlab语言。Matlab本身作为一个数学软件，具有强大的处理数字图像的功能，在学习和实验中经常用到。鉴于此，Matlab语言也应该学习。
数字图像处理知识作为一门独立的学科，数字图像处理已经有几十年的历史。在此期间，诞生了大量的研究成果，其中许多应用于实际生产实践。如果你想从事数字图像算法工程师的职业，你必须掌握这些知识。
比如图像的灰度变换；图像过滤；图像恢复和重建；图像的形态学处理；小波和多分辨率处理；图像压缩技术；图像分割；目标识别等等。
这部分应该属于图像处理从业者的技术，也是最应该掌握的技术。如果你还没有 没有学过数字图像处理，那么你可以 不要被认为是数字图像处理工程师，所以你应该不遗余力地学习它。
算法库和深度学习框架准确而熟练地使用他人 库是一个合格程序员的必要技能。数字图像处理领域有一些功能强大的算法库，如opencv、Halcon等。这些算法库是迭代的，已经在很多产品中成功应用。
不过opencv是开源的，可以免费使用。另一方面，哈尔康需要付费。
深度学习的框架也要掌握，比如Caff
MATLAB图像分割方法特点？
一种基于图像数据的阈值自动选取算法:
(1)选择全局阈值的初始估计值T和参数△T。参数△T用于控制迭代次数。(2) T用于分割图像。这将产生两组像素:G1由灰度值大于t的所有像素组成，G2由灰度值小于或等于t的所有像素组成..
(3)分别计算G1和G2区域的平均灰度值m1和m2。
(4)计算新的阈值:T(m1 m2)/
2(5)连续重复步骤(2)至(4)，直到T的差值小于预设参数△T。
(6)使用函数im2bw的图像分割:gim2bw(f，T/den)den是一个整数(8位图像为255)。
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