软件行业的，SE、SSE啥的是啥啊？

Posted 2023-04-29

看到软件行业里面有什么SE，SSE，SDM的。。。具体是指什么的啊？还有别的吗？请详细介绍下，谢谢。。。

PG程序员prograer
SE软件工程师SoftwareEngineer
PM项目经理Program Manager

最顶层是项目负责人，接下来项目会落实到PM，他将任务分成若干个子项目，每个项目由一个PL(项目组长)负责。在每个子项目中，由SE(系统工程师)带领PG(程序员)共同完成。

其中，PM和PL一般为具有资深项目管理经验、长期开发实践和良好交流能力的高级技术人才。

SE需要具有独立的设计和提案能力，具有长期开发实践经验和交流能力。一般又可分为三种类型：第一种，纯技术型SE，这种人往往会成为技术专家；第二种，技术兼管理型SE，将来有希望成为PL、PM，甚至更高级的职位。
三，Bridge型SE(BSE)，通常是负责与客户的沟通，以及团队内的协调工作。 参考技术A 最顶层是项目负责人，接下来项目会落实到PM(项目经理PM)，项目经理将任务分成若干个子项目，每个项目由一个PL(项目组长)负责。在每个子项目中，由SE(系统工程师)带领PG(程序员)共同完成。
其中，PM和PL一般为具有资深项目管理经验、长期开发实践和良好交流能力的高级技术人才。SE需要具有独立的设计和提案能力，具有长期开发实践经验和交流能力。一般又可分为三种类型：第一种，纯技术型SE，这种人往往会成为技术专家；第二种，技术兼管理型SE，将来有希望成为PL、PM，甚至更高级的职位。Bridge型SE(BSE)，通常是负责与客户的沟通，以及团队内的协调工作。PG，也就是程序员，这类人才在企业中所占数量最多，通常占到了整个项目员工数的70%，也是企业中最紧缺的一类职位，一般为具有专业知识的软件工程技术人员。通常，理工科的大学毕业生通过短期培训后，都可以胜任这个职位。

用MATLAB的数学形态学做图像分割的步骤是啥啊？ 先腐蚀在膨胀 还是说先得用到边缘检测啥的？

% rgb=imread('source1.bmp');
% I=rgb2gray(rgb); % 色彩转换成灰度
I=imread('source3.bmp');
level= graythresh(I); %得到合适的阈值 得到合适的阈值
bw= im2bw(I,level); %二值化
SE= strel('square',3); %设置膨胀结构元素
BW1= imdilate(bw,SE); % 膨胀
SE1= strel('arbitrary',eye(5)); %设置腐蚀结构元素
BW2= imerode(bw,SE1); %腐蚀
BW3= bwmorph(bw,'open'); %开运算
BW4= bwmorph(bw,'close'); %闭运算
figure(1),
subplot(2,3,1),imshow(I);title('原图');
subplot(2,3,2),imshow(bw);title('二值图');
subplot(2,3,3),imshow(BW1);title('膨胀');
subplot(2,3,4),imshow(BW2);title('腐蚀');
subplot(2,3,5),imshow(BW3);title('开运算');
subplot(2,3,6),imshow(BW4);title('闭运算');
%
figure(2)
BW5 = imfill(bw,'holes');
subplot(121), imshow(bw), title('源图像二值化')
subplot(122), imshow(BW5), title('填充后的图像')
%轮廓提取
figure(3)
contour = bwperim(bw);
imshow(contour);
title('轮廓') 参考技术A 膨胀操作，有以下形式：
BW2=dilate(BW1，SE)
BW2=dilate(BW1，SE，…，n)
其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。
2、erode 函数
该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：
BW2= erode(BW1，SE)
BW2= erode(BW1，SE，…，n)
其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。
3、bwmorph函数
该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：
① BW2=bwmorph(BW1，operation)
② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)
其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一：
‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)
‘close’：计算二值闭合
‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀
‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀
4、imclose函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式为：
IM2=imclose(IM,SE)
IM2=imclose(IM,NHOOD)
5、imopen函数
该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式为：
IM2=imopen(IM,SE)
IM2=imopen(IM,NHOOD)
3用MATLAB编程实现图像去噪
3.1 二值形态学消除图像噪声
用二值形态学方法对图像中的噪声进行滤除的基本思想[4]是：使用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到消除图像噪声的目的。下面是二值形态学消除图像噪声的一个实例。
首先将tire.tif图像加入椒盐噪声，这种噪声前面已经介绍过，它在亮的图像区域内是暗点，而在暗的图像区域内是亮点，再对有噪声图像进行二值化操作，再对有噪声图像进行开启操作，由于这里的结构元素矩阵比噪声的尺寸要大，因而开启的结果是将背景上的噪声点去除了，最后对前一步得到的图像进行闭合操作，将轮胎上的噪声点去掉了。
下面是算法实现的程序代码：
I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tif
I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声
figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像
I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化
figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像
I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算
figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像
I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算
figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像本回答被提问者采纳