Cuando el alcance de tus tareas diarias incluye mucha edición de documentos, ya sabes que cada formato de archivo requiere su propio enfoque y a veces aplicaciones particulares. Manejar un archivo tiff que parece simple puede a veces detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con herramientas inadecuadas. Para prevenir este tipo de problemas, consigue un editor que pueda cubrir tus necesidades sin importar la extensión del archivo y limpia la marca en tiff sin obstáculos.
Con DocHub, vas a trabajar con una herramienta de edición multifuncional para prácticamente cualquier ocasión o tipo de archivo. Minimiza el tiempo que solías dedicar a navegar por la funcionalidad de tu antiguo software y aprende de nuestra interfaz intuitiva mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea eficiente que cubre todas tus necesidades de procesamiento de archivos para prácticamente cualquier archivo, como tiff. Ábrelo y ve directamente a la eficiencia; no se requiere capacitación previa ni leer instrucciones para disfrutar de los beneficios que DocHub aporta al procesamiento de gestión de documentos. Comienza dedicando unos momentos a registrar tu cuenta ahora.
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Hola a todos, bienvenidos a Digital Sweeney en YouTube y por favor no olviden suscribirse porque se beneficiarán de estos consejos y trucos y, por supuesto, de mis videos regulares. Y esto se basa nuevamente en sus preguntas, especialmente durante esta serie de unidades. Muchos de ustedes están preguntando: está bien, tienen imágenes grandes y tienen máscaras grandes correspondientes, ¿verdad? Que han anotado. ¿Cómo las dividirían en parches más pequeños para que puedan entrenar una unidad o cualquier algoritmo que estén tratando de entrenar? Así que este video es exactamente sobre esto, explicando esto. Créeme, es muy, muy simple y directo. Por supuesto, puedes escribir cada línea, ya sabes, para tomar las imágenes grandes y luego cortarlas. Solía hacer eso. Ahora hay una biblioteca llamada Patchify y la he usado en un par de mis videos en el pasado, pero eso es exactamente lo que puedes usar para recortar tus imágenes y almacenar las imágenes recortadas o las imágenes en parches en un área de numpy o guardar tus imágenes en parches en tu unidad para que puedas
