赵艳敏高级讲师
从事设计行业多年，有着丰富的设计和动画制作经验。曾参与中国电信天翼
手机网及天翼手机DIY等多个项目的设计，动画，及As开发。项目经验丰富。曾在卡酷动画卫视下属公司担任高级动画师一职，参与多部动画片的制作
。对动画也有较高的造诣。
精通Flash、After Effects、Photoshop、Illustrator、ActionScript
2.0/3.0、Edius、CoolEdit、Axure RP、DIV CSS等相关技术。
讲课有自己的风格，思维活跃，条理清晰讲课注重细节，由简入繁。本着以
学生学会为目的，更注重理论与实践相结合。
Java和Python哪个就业情况更好？
首先，在了解一个语言就业好不好之前，
得先明确语言的发展方向
(1)Python
Python：数据分析，人工智能，web开发，测试，运维，web安全。
(2)Java
Java：web开发，大数据开发，安卓开发，服务器开发， 桌面开发，游戏开
发。
Java作为全球占比**高的开发语言，有着她独一无二的优势，但因竞争太大
，就业方面并不比Python好。
而基于目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学
python的人大多非科班出身。很多大学并没有开始此专业，因此就出现了大量的人才缺口。
从图上可以清晰的判断未来python就业形势，是大幅度上升的，加上互联网
行业正在进入成长爆发期，所以现在开始学习python的小伙伴果然是明智滴。
就业发展
与此同时，目前的互联网行业在高速发展的过程中，对于人工智能，数据分
析在北京、上海、深圳各大互联网发达的一线城市越发的火热，招聘优秀的Python程序员的难度尤为突出，为此选择就业Python更易成功。
Python人气爆棚的秘密
Python之所以排名上的如此之快，和它本身的特点也有关系，他是一种简单
、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。比如任何一个人
，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的而且Python的应
用很广，很多行业都会应用。
面对面授课
限制人数
每班人数不超过80人，老师能保证照顾到每位学员！
面对面授课
面对面教学可及时了解学生学情，根据学员课堂反馈调整上课进度，拒绝盲
目赶进度！
主讲辅导
课后主讲老师亲自辅导补习，0问题离开教室
积累人脉
面授班同学之间可短时间内培育感情，毕业后，你会发现Java程序员的圈子
里到处都是你的人脉，让你在职场上更加如虎添翼。
互动课堂教学
课堂互动性强，在好的学习氛围中激励学生自己发现问题和解决问题！也便
于老师及对学生学习效果进行测评纠错！
用matlab分水岭算法做海岸线的提取
>
先上原图：
下面是程序：
rgb = imread( 你图片文件 );%读取原图像
I = rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像
figure; subplot(121)%显示灰度图像
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 );%滤波求y方向边缘
Ix = imfilter(double(I), hx, replicate );%滤波求x方向边缘
gradmag = sqrt(Ix.^2 Iy.^2);%求摸
subplot(122); imshow(gradmag,[]), %显示梯度
title( Gradient magnitude (gradmag) )
L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法
Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像
figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的图像
title( Watershed transform of gradient magnitude (Lrgb) )
se = strel( disk , 20);%圆形结构元素
Io = imopen(I, se);%形态学开操作
figure; subplot(121)
imshow(Io), %显示执行开操作后的图像
title( Opening (Io) )
Ie = imerode(I, se);%对图像进行腐蚀
Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形态学重建
subplot(122); imshow(Iobr), %显示重建后的图像
title( Opening-by-reconstruction (Iobr) )
Ioc = imclose(Io, se);%形态学关操作
figure; subplot(121)
imshow(Ioc), %显示关操作后的图像
title( Opening-closing (Ioc) )
Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀
Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), ...
imcomplement(Iobr));%形态学重建
Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反
subplot(122); imshow(Iobrcbr), %显示重建求反后的图像
title( Opening-closing by reconstruction (Iobrcbr) )
fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值
figure; imshow(fgm), %显示重建后局部极大值图像
title( Regional maxima of opening-closing by reconstruction (fgm) )
I2 = I;
I2(fgm) = 255;%局部极大值处像素值设为255
figure; imshow(I2), %在原图上显示极大值区域
title( Regional maxima superimposed on original image (I2) )
se2 = strel(ones(5,5));%结构元素
fgm2 = imclose(fgm, se2);%关操作
fgm3 = imerode(fgm2, se2);%腐蚀
fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);%开操作
I3 = I;
I3(fgm4) = 255;%前景处设置为255
figure; subplot(121)
imshow(I3)%显示修改后的极大值区域
title( Modified regional maxima )
bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%转化为二值图像
subplot(122); imshow(bw), %显示二值图像
title( Thresholded opening-closing by reconstruction )
D = bwdist(bw);%计算距离
DL = watershed(D);%分水岭变换
bgm = DL == 0;%求取分割边界
figure; imshow(bgm), %显示分割后的边界
title( Watershed ridge lines (bgm) )
gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);%置**小值
L = watershed(gradmag2);%分水岭变换
I4 = I;
I4(imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4) = 255;%前景及边界处置255
figure; subplot(121)
imshow(I4)%突出前景及边界
title( Markers and object boundaries )
Lrgb = label2rgb(L, jet , w , shuffle );%转化为伪彩色图像
subplot(122); imshow(Lrgb)%显示伪彩色图像
title( Colored watershed label matrix )
figure; imshow(I),
hold on
himage = imshow(Lrgb);%在原图上显示伪彩色图像
set(himage, AlphaData , 0.3);
title( Lrgb superimposed transparently on original image )
**后得到一个清晰的海岸线图像：
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