Las personas que trabajan diariamente con diferentes documentos saben muy bien cuánto depende la productividad de lo conveniente que sea utilizar herramientas de edición. Cuando los archivos de Evaluación de Tecnología tienen que guardarse en un formato diferente o incorporar componentes complicados, puede ser un desafío manejarlos utilizando editores de texto convencionales. Un simple error en el formato puede arruinar el tiempo que dedicaste a limpiar la imagen en la Evaluación de Tecnología, y un trabajo tan básico no debería sentirse desafiante.
Cuando encuentres una herramienta multifuncional como DocHub, tales preocupaciones no aparecerán en tu trabajo. Esta robusta solución de edición basada en la web te ayudará a manejar rápidamente documentos guardados en la Evaluación de Tecnología. Puedes crear, editar, compartir y convertir tus documentos fácilmente desde cualquier lugar. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es una conexión a internet estable y un perfil de DocHub. Puedes registrarte en minutos. Así de fácil puede ser el proceso.
Con una solución de modificación bien desarrollada, gastarás un tiempo mínimo averiguando cómo funciona. Comienza a ser productivo en el momento en que abras nuestro editor con un perfil de DocHub. Nos aseguraremos de que tus herramientas de edición preferidas estén siempre disponibles cuando las necesites.
hola chicos, soy Sweeney y están viendo videos tutoriales de Python en mi canal de youtube Python para microscopía. En el tutorial de hoy, voy a hablar sobre la evaluación de calidad de imagen sin referencia y esto utiliza una técnica llamada brisk. Como sugiere el título, estamos tratando de evaluar la calidad de una imagen sin usar ninguna otra referencia. Hay muchas otras formas de evaluar la calidad, ¿verdad? Puedes tener una imagen estándar de oro y luego extraer todo tipo de parámetros, ya sabes, incluyendo no sé, nitidez y todo eso. Hay un montón de parámetros que puedes extraer de una imagen y luego puedes tomar otras imágenes y compararlas con el estándar de oro. Pero a menudo, cuando estás recolectando imágenes de un microscopio, solo quieres asegurarte de que esta imagen es buena o que esta imagen no es mala. Bueno, puedes mirarla y decir, ok, esto es bueno o malo, pero cuando tienes flujos de trabajo automatizados, por ejemplo, tienes 1000 imágenes diferentes, no sabes cuál...
