Cuando editas archivos en varios formatos día a día, la universalidad de tus herramientas de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan con algunos de los formatos populares, podrías encontrarte cambiando entre ventanas de aplicaciones para corregir imágenes en DBK y manejar otros formatos de archivo. Si quieres quitarte el dolor de cabeza de la edición de documentos, obtén una solución que maneje fácilmente cualquier extensión.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada más que en la edición real de documentos. No necesitarás malabarear programas para trabajar con diferentes formatos. Puede ayudarte a editar tu DBK tan fácilmente como cualquier otra extensión. Crea documentos DBK, modifícalos y compártelos en una solución de edición en línea que te ahorra tiempo y mejora tu productividad. Todo lo que tienes que hacer es registrar una cuenta en DocHub, lo cual solo toma unos minutos.
No necesitarás convertirte en un multitarea de edición con DocHub. Su funcionalidad es suficiente para una edición rápida de documentos, independientemente del formato que necesites revisar. Comienza creando una cuenta y descubre lo sencillo que puede ser la gestión de documentos con una herramienta diseñada específicamente para satisfacer tus necesidades.
Hola chicos, soy Sweeney y están viendo videos de tutoriales de Python en mi canal de YouTube Python para microscopía. En el tutorial de hoy, voy a hablar sobre la evaluación de la 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, ok, esta imagen es buena o 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.
