趙艷敏高級講師
從事設計行業(yè)多年，有著豐富的設計和動畫制作經驗。曾參與中國電信天翼
手機網及天翼手機DIY等多個項目的設計，動畫，及As開發(fā)。項目經驗豐富。曾在卡酷動畫衛(wèi)視下屬公司擔任高級動畫師一職，參與多部動畫片的制作
。對動畫也有較高的造詣。
精通Flash、After Effects、Photoshop、Illustrator、ActionScript
2.0/3.0、Edius、CoolEdit、Axure RP、DIV CSS等相關技術。
講課有自己的風格，思維活躍，條理清晰講課注重細節(jié)，由簡入繁。本著以
學生學會為目的，更注重理論與實踐相結合。
Java和Python哪個就業(yè)情況更好？
首先，在了解一個語言就業(yè)好不好之前，
得先明確語言的發(fā)展方向
(1)Python
Python：數據分析，人工智能，web開發(fā)，測試，運維，web安全。
(2)Java
Java：web開發(fā)，大數據開發(fā)，安卓開發(fā)，服務器開發(fā)， 桌面開發(fā)，游戲開
發(fā)。
Java作為全球占比**高的開發(fā)語言，有著她獨一無二的優(yōu)勢，但因競爭太大
，就業(yè)方面并不比Python好。
而基于目前國內python人才需求呈大規(guī)模上升，薪資水平也水漲船高。學
python的人大多非科班出身。很多大學并沒有開始此專業(yè)，因此就出現了大量的人才缺口。
從圖上可以清晰的判斷未來python就業(yè)形勢，是大幅度上升的，加上互聯(lián)網
行業(yè)正在進入成長爆發(fā)期，所以現在開始學習python的小伙伴果然是明智滴。
就業(yè)發(fā)展
與此同時，目前的互聯(lián)網行業(yè)在高速發(fā)展的過程中，對于人工智能，數據分
析在北京、上海、深圳各大互聯(lián)網發(fā)達的一線城市越發(fā)的火熱，招聘優(yōu)秀的Python程序員的難度尤為突出，為此選擇就業(yè)Python更易成功。
Python人氣爆棚的秘密
Python之所以排名上的如此之快，和它本身的特點也有關系，他是一種簡單
、易用但專業(yè)、嚴謹的通用組合語言，或者叫膠水語言，讓普通人也能夠很容易的入門，把各種基本程序元件拼裝在一起，協(xié)調運作。比如任何一個人
，只要愿意學習，可以在幾天的時間里學會Python基礎部分，然后干很多很多事情，這種投入產出比可能是其他任何語言都無法相比的而且Python的應
用很廣，很多行業(yè)都會應用。
面對面授課
限制人數
每班人數不超過80人，老師能保證照顧到每位學員！
面對面授課
面對面教學可及時了解學生學情，根據學員課堂反饋調整上課進度，拒絕盲
目趕進度！
主講輔導
課后主講老師親自輔導補習，0問題離開教室
積累人脈
面授班同學之間可短時間內培育感情，畢業(yè)后，你會發(fā)現Java程序員的圈子
里到處都是你的人脈，讓你在職場上更加如虎添翼。
互動課堂教學
課堂互動性強，在好的學習氛圍中激勵學生自己發(fā)現問題和解決問題！也便
于老師及對學生學習效果進行測評糾錯！
用matlab分水嶺算法做海岸線的提取
>
先上原圖：
下面是程序：
rgb = imread( 你圖片文件 );%讀取原圖像
I = rgb2gray(rgb);%轉化為灰度圖像
figure; subplot(121)%顯示灰度圖像
imshow(I)
text(732,501, Image courtesy of Corel ,...
FontSize ,7, HorizontalAlignment , right )
hy = fspecial( sobel );%sobel算子
hx = hy ;
Iy = imfilter(double(I), hy, replicate );%濾波求y方向邊緣
Ix = imfilter(double(I), hx, replicate );%濾波求x方向邊緣
gradmag = sqrt(Ix.^2 Iy.^2);%求摸
subplot(122); imshow(gradmag,[]), %顯示梯度
title( Gradient magnitude (gradmag) )
L = watershed(gradmag);%直接應用分水嶺算法
Lrgb = label2rgb(L);%轉化為彩色圖像
figure; imshow(Lrgb), %顯示分割后的圖像
title( Watershed transform of gradient magnitude (Lrgb) )
se = strel( disk , 20);%圓形結構元素
Io = imopen(I, se);%形態(tài)學開操作
figure; subplot(121)
imshow(Io), %顯示執(zhí)行開操作后的圖像
title( Opening (Io) )
Ie = imerode(I, se);%對圖像進行腐蝕
Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形態(tài)學重建
subplot(122); imshow(Iobr), %顯示重建后的圖像
title( Opening-by-reconstruction (Iobr) )
Ioc = imclose(Io, se);%形態(tài)學關操作
figure; subplot(121)
imshow(Ioc), %顯示關操作后的圖像
title( Opening-closing (Ioc) )
Iobrd = imdilate(Iobr, se);%對圖像進行膨脹
Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), ...
imcomplement(Iobr));%形態(tài)學重建
Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%圖像求反
subplot(122); imshow(Iobrcbr), %顯示重建求反后的圖像
title( Opening-closing by reconstruction (Iobrcbr) )
fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部極大值
figure; imshow(fgm), %顯示重建后局部極大值圖像
title( Regional maxima of opening-closing by reconstruction (fgm) )
I2 = I;
I2(fgm) = 255;%局部極大值處像素值設為255
figure; imshow(I2), %在原圖上顯示極大值區(qū)域
title( Regional maxima superimposed on original image (I2) )
se2 = strel(ones(5,5));%結構元素
fgm2 = imclose(fgm, se2);%關操作
fgm3 = imerode(fgm2, se2);%腐蝕
fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);%開操作
I3 = I;
I3(fgm4) = 255;%前景處設置為255
figure; subplot(121)
imshow(I3)%顯示修改后的極大值區(qū)域
title( Modified regional maxima )
bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%轉化為二值圖像
subplot(122); imshow(bw), %顯示二值圖像
title( Thresholded opening-closing by reconstruction )
D = bwdist(bw);%計算距離
DL = watershed(D);%分水嶺變換
bgm = DL == 0;%求取分割邊界
figure; imshow(bgm), %顯示分割后的邊界
title( Watershed ridge lines (bgm) )
gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);%置**小值
L = watershed(gradmag2);%分水嶺變換
I4 = I;
I4(imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4) = 255;%前景及邊界處置255
figure; subplot(121)
imshow(I4)%突出前景及邊界
title( Markers and object boundaries )
Lrgb = label2rgb(L, jet , w , shuffle );%轉化為偽彩色圖像
subplot(122); imshow(Lrgb)%顯示偽彩色圖像
title( Colored watershed label matrix )
figure; imshow(I),
hold on
himage = imshow(Lrgb);%在原圖上顯示偽彩色圖像
set(himage, AlphaData , 0.3);
title( Lrgb superimposed transparently on original image )
**后得到一個清晰的海岸線圖像：
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