Duales und kooperatives Studium
Hast du die Hochschulreife in der Tasche und dich für ein Studium entschieden? Abwechslungsreich soll es sein, mit handfester Praxis und aktueller Theorie. Dann ist ein duales oder kooperatives Studium perfekt für dich. Entdecke gemeinsam mit uns die vielfältigen Perspektiven und Freiräume, die sich durch ein Studium für dich ergeben.
Wie bewirbst du dich um ein duales oder kooperatives Studium?
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kennen – und du
natürlich uns.
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deinen Studien-
platz sicher und be-
kommst von uns
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gesendet.
Zusammen mit
deinen Eltern er-
fährst du alles
Wichtige rund um
dein Studium
bei Bürkert.
Im Rahmen einer
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führungswoche
lernst du Bürkert
zusammen mit allen
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den und dualen
Studierenden noch
besser kennen.
Und nach dem Studium?
Der Einstieg nach dem dualen Studium ist so vielfältig wie die Aufgaben, für die sich unsere Ingenieure und IT-Experten Tag für Tag faszinieren. Ob eine Tätigkeit in einem der Systemhäuser, an einem der Forschungs- und Entwicklungsstandorte oder im Fachbereich IT – kundenspezifische Systemlösungen und innovative Produkte gehören genauso zum Bürkert-Alltag wie ein umfassendes Serviceangebot von der Beratung und Konzeption über die Realisierung bis zur Wartung und Schulung.
Du hast noch Fragen?
Eigentlich bist du ziemlich sicher, für welches Studium du dich bewerben möchtest. Aber ein Blick in unsere zahlreichen Studiengänge zeigt dir, dass es doch viel mehr gibt und du fragst dich jetzt vielleicht: Welche der zahlreichen Vertiefungsrichtungen beim Wirtschaftsingenieurwesen ist die richtige für mich? Und muss ich ein Mathe-Genie sein, um Informatik studieren zu können?
Die Fragezeichen möchten wir gerne vor deiner Bewerbung mit dir lösen. Unsere Ausbilderin Heike Dödderer steht dir mit Rat und Tat zur Seite. Schick einfach eine E-Mail, ruf uns an oder triff uns auf einer Ausbildungsmesse.
Unsere offenen dualen und kooperativen Studienplätze
Der Bürkert-Ausbildungsfilm
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Vertrauensvoll im Team von Anfang an Vertrauensvoll im Team von Anfang an
Bei Bürkert legen wir großen Wert auf Kommunikations- und Teamfähigkeit, vor allem auch in der IT. Darauf achten wir besonders, wenn wir unsere Wirtschaftsinformatiker bei uns im Betrieb und in der Hochschule ausbilden. Denn um unsere Informationssysteme zu entwickeln und zu steuern, brauchen sie betriebswirtschaftliches und informationstechnisches Wissen in Theorie und Praxis.
When using the command, "imshow(image)", I get an error when "image" has type "double". If I convert "image" to type "uint8", then "imshow" produces the image. Why is there an error with type "double"?
Accepted Answer
Converting Image Storage Classes
You can convert uint8 and uint16 data to double precision using the MATLAB function, double. However, converting between storage classes changes the way MATLAB and the toolbox interpret the image data. If you want the resulting array to be interpreted properly as image data, you need to rescale or offset the data when you convert it.
For easier conversion of storage classes, use one of these toolbox functions: im2double, im2uint8, and im2uint16. These functions automatically handle the rescaling and offsetting of the original data. For example, this command converts a double-precision RGB image with data in the range [0,1] to a uint8 RGB image with data in the range [0,255].
Losing Information in Conversions
When you convert to a class that uses fewer bits to represent numbers, you generally lose some of the information in your image. For example, a uint16 intensity image is capable of storing up to 65,536 distinct shades of gray, but a uint8 intensity image can store only 256 distinct shades of gray. When you convert a uint16 intensity image to a uint8 intensity image, im2uint8 quantizes the gray shades in the original image. In other words, all values from 0 to 127 in the original image become 0 in the uint8 image, values from 128 to 385 all become 1, and so on. This loss of information is often not a problem, however, since 256 still exceeds the number of shades of gray that your eye is likely to discern.
Converting Indexed Images
It is not always possible to convert an indexed image from one storage class to another. In an indexed image, the image matrix contains only indices into a colormap, rather than the color data itself, so no quantization of the color data is possible during the conversion.
For example, a uint16 or double indexed image with 300 colors cannot be converted to uint8, because uint8 arrays have only 256 distinct values. If you want to perform this conversion, you must first reduce the number of the colors in the image using the imapprox function. This function performs the quantization on the colors in the colormap, to reduce the number of distinct colors in the image. See Reducing Colors in an Indexed Image for more information.
More Answers (9)
uint8 is used unsigned 8 bit integer. And that is the range of pixel. We can't have pixel value more than 2^8 -1. Therefore, for images uint8 type is used. Whereas double is used to handle very big numbers. There are many functions they only take double as input to ovoid memory out of range.
It is easy to convert double to uint8 or otherway.
let say I have matrix of uin8 A.
then to convert it to double you just have to do this
or to convert it back to uint8.
Hi! To add to the thread,
All images are stored and represented as a matrix (2-D or 3-D). the default setting for storing matrix or array information in Matlab is double precision. It uses 64 bits to store any number. However, for the internsity of a pixel of images, the range is generally 0-255. 8 bits are suffecient to describe this information. As a means to save memory & for more effective representation, we use uint8, uint16, uint32, uint64 and so on...
im = imread('random_picture.jpg');
imshow(im);
imshow(double(im));
You can better understand the difference in Uint8 & double through this example.
Also, you can typecast easily from one class to another using terms as commands directly. For greater detail, we can have the intensity of pixels ranging up till (2^16 -1), (2^32 -1) and so on...
As an extension, the 8 bits here represent the number of bits required to store the image information of one plane. For RGB images, Bit depth, which is the total number of bits required to represent all of the image information, will then become 24. And for a grayscale image, the Bit depth would simply be 8, since it has only one plane.
Hope this helps :)
All you need to do is, adding this code to it:
A =im2double(B);
Where B is your unit8 matrix and A is going to be your double matrix.
Good luck.
I think maybe you encounter them when you read an image. if it is true, when you read an image use
A = imread(“picture.png”)
function,then you will get a VariableA like this a*b*3 unit8,,whose value vary from 0 to 255 but if you convert this VariableA use
then you will get some kind VariableB like a*b*3 double,whose value vary from 0 to 1
and after you use the function
you will get a Variable like a*b double
I read an rgb image i wanted the histogram of the image but when i gave the command imhist('xyz.jpg') it gave me error by plotting just the x -y axis and not the graph in it.It was totally white.Please help me and the image is already in uint8.
An all-white image displayoccurs whenimage data is not in the default image display range. For images of class "double", the range is [0,1]. To work around this, use the ‘DisplayRange’ parameter with "imshow". For example,consider the following command where the input argument is a thermal camera image from the Image Processing Toolbox:
If you examine the pixel values in the image, they are out of the default range, such as 23.6268, and therefore the image display is all white. If you specify the display range using empty brackets [], then "imshow" calculates the display range and displays the image correctly:
imshow('hotcoffee.tif','DisplayRange', [])
i found some useful information, might help
Suppose pis a uint8 pixel with value20and qis a uint8pixel with value210. Which of the following would display as a black pixel?
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