Hay muchas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la respuesta a estos inconvenientes con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas adaptar rápidamente un círculo en Binario, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es extremadamente simple: subes tu archivo Binario a nuestro editor → se transforma instantáneamente en un formato editable → aplicas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para tener tu documentación lista.
Tan pronto como se apliquen todos los cambios, puedes convertir tu documentación en una plantilla reutilizable. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites el mismo formulario. ¡Prueba DocHub hoy!
ahora me gustaría mostrarte cómo puedes configurar el detector de círculos binarios para detectar objetos circulares en una imagen binaria aquí he comenzado con una imagen de monedas obviamente circulares en forma y estoy interesado en poder detectar automáticamente estas monedas al pasar por aquí he umbralizado la imagen a binario y luego apliqué un paso de morfología avanzada para deshacerme de todos los pequeños flecos de ruido en la imagen y luego un paso adicional para llenar todos los huecos y agujeros en los objetos adelante y selecciona la detección de círculos y notarás aquí que bajo resultados nos da los centros y el radio de cada uno de los círculos detectados tanto en unidades del mundo real como en píxeles tu ajuste principal aquí es elegir el radio mínimo y el radio máximo estos están en términos de unidades de píxeles por supuesto si lo configuras demasiado pequeño no detectas nada y lo que estoy haciendo aquí es mirar la imagen que tiene el radio de círculo esperado más grande y eso parece indicar
