matlab添加灰度变化图示
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(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。所以数字图像处理算法工程师要依靠计算机，使用编程语言，利用数字图像处理技术对相应的问题进行解决。
个人认为成为一个算法工程师应该掌握以下技能。
编程语言作为一个算法工程师，掌握相应的编程语言是必须的。而数字图像处理这一领域，最应该掌握的就是C/C 语言了。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的最多的语言，所以掌握并且熟练使用C语言和C 语言是必不可少的。
同时，由于各种算法库、框架存在的原因，还应该掌握一些高级编程语言，如python。因为这些库和框架都会有一些高级语言的接口，如果你想更全面的使用这些轮子，那么你就应该掌握这些高级编程语言
一些软件的编程语言也应该掌握，比如说Matlab语言。Matlab本身作为一款数学软件，有强大的功能来对数字图像进行处理，是学习和实验中经常会用到的软件。鉴于此Matlab语言也应该学。
数字图像处理的知识数字图像处理作为一门单独学科，已经有几十年的发展历史了。期间诞生了大量的研究成果，这些成果很多都被应用在了实际的生产实践当中。如果你想从事数字图像算法工程师的职业，那么这些知识你是必须要掌握的。
比如说图像的灰度变换；图像的滤波；图像的复原与重建；图像的形态学的处理；小波和多分辨率的处理；图像的压缩技术；图像的分割；目标识别等等。
这一部分应该是属于图像处理领域从业人员压箱底的技术，也是最应该掌握的技术，如果你没有学过数字图像处理，那么你就不能算是数字图像处理工程师，所以应该不遗余力的将它学会。
算法库和深度学习框架准确而熟练的利用其他人的库是一名合格程序员的必备技能。数字图像处理领域有一些功能强大的算法库，比如opencv和Halcon。这些算法库不断迭代，已经成功的应用在了很多产品当中。
不过opencv是开源的，可以免费使用。而Halcon则需要付费。
深度学习的框架也应该掌握，比如说Caffe ,它本身就很适合处理一些图像应用。现在的人工智能这么火热，掌握一个可以应用于图像处理的深度学习框架很有必要。
英语技能从事数字图像处理，经常要直面一些英文文档，所以英语水平也是有一定要求的。当然，这里的英语能力不一定是说要你听说读写样样精通，但是阅读英文文档的能力还是要具备的。而且，要掌握一些必要的专业词汇。可能有时候一个单词有好几种意思，在数字图像处理领域它是什么意思，要能准确翻译。如若不然，翻译偏离了原意，可能会出很大的错。
算法知识数字图像处理由于计算量大，算法知识的掌握就显得很重要。很多时候图像处理要求在短时间内进行大量的数据运算，那么如何设计程序是的它运行时间可以达到实际工作的要求，算法知识不可少。
一些新的理论与方法一些比较新的理论与方法在这几年的时间理成功的大量应用，并且取得了不错的成绩。比如说卷积神经网络和深度学习。它们出现，解决了一些数字图像处理领域在以前难以解决的问题。而且这些新理论新方法发展还很迅速，基于这些新方法的新的应用不断出现。要是想往行业前沿领域发展，卷积神经网络于深度学应该掌握。
摄像头与打光打光图像算法工程师并不仅仅是和代码打交道，如何去获取合适的待处理的图像的任务，有的时候也会落在图像处理工程师的头上。要获取适宜的最容易处理的图像，不仅需要数字图像处理的知识，还应该对一些相机有所了解，这里的相机并不是我们普通人使用的照相机，它指的是工业相机。
对打光要有所了解。不同的光源照射待拍摄物体，可以采集到包含不同信息的图像。利用合适的光源采集图片，可以使数字图像处理变得容易。
硬件知识数字图像处理的应用很多时候实在嵌入式设备上运行的，对嵌入式设备和它的硬件知识要有所了解。
总结图像处理算法工程师是一个要求比较高的职业，他要掌握的知识是综合性的，有的时候某一方面的知识掌握不够，就不能很好的完成工作。其中编程语言、数字图像处理、算法库、卷积神经网络这些是必要技能，必须要熟练掌握。
怎样用matlab输出一幅图像某一行的灰度值？
function greyValue calcRowGrey(pic)%备注：输入值为读取文件后的图像数据，可以是m行 n列 或者是[m*n*3] (彩色图片)% 直接计算灰度值，如果是黑白图像，计算结束greyValue sum(greyValue ,2);%判断如果是彩色图像if length(size(greyValue )2greyValue sum(greyValue ,3);end