Manejar la documentación como la Evaluación de Tecnología puede parecer un desafío, especialmente si estás trabajando con este tipo por primera vez. A veces, una pequeña modificación puede crear un gran dolor de cabeza cuando no sabes cómo trabajar con el formato y evitar hacer un caos del proceso. Cuando se te asigna limpiar una imagen en la Evaluación de Tecnología, siempre puedes hacer uso de un software de edición de imágenes. Otras personas pueden optar por un editor de texto convencional pero se quedan atascadas cuando se les pide reformatear. Con DocHub, sin embargo, manejar una Evaluación de Tecnología no es más difícil que editar un archivo en cualquier otro formato.
Prueba DocHub para una edición de documentos rápida y eficiente, independientemente del formato de archivo que tengas en tus manos o del tipo de documento que necesites revisar. Esta solución de software es en línea, accesible desde cualquier navegador con una conexión a internet estable. Modifica tu Evaluación de Tecnología justo cuando la abras. Hemos diseñado la interfaz para que incluso los usuarios sin experiencia previa puedan hacer todo lo que necesiten. Optimiza la edición de tus formularios con una única solución simplificada para casi cualquier tipo de documento.
Trabajar con diferentes tipos de documentos no debe sentirse como ciencia espacial. Para optimizar tu tiempo de edición de documentos, necesitas una plataforma rápida como DocHub. Maneja más con todas nuestras herramientas al alcance de tu mano.
hey 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 maneras 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, ok, esta imagen es buena o esta imagen no está mal. 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.
