Buscar una herramienta especializada que trate con formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos ellos soportan el formato Tiff, y ciertamente no todos te permiten hacer cambios en tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos te brindan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentación. DocHub es una gran solución a estos desafíos.
DocHub es una solución en línea bien conocida que cubre todos tus requisitos de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel empresarial. Funciona con diferentes formatos, como Tiff, y te ayuda a modificar dicha documentación de manera fácil y rápida con una interfaz rica y fácil de usar. Nuestra herramienta cumple con estándares de seguridad esenciales, como GDPR, CCPA, PCI DSS y Google Security Assessment, y sigue mejorando su cumplimiento para proporcionar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de Faint circle en archivo Tiff y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, independientemente de cuán sensible sea.
Tan pronto como completes todas tus modificaciones, puedes establecer una contraseña en tu Tiff actualizado para asegurarte de que solo los destinatarios autorizados puedan abrirlo. También puedes guardar tu documento que contiene un Registro de Auditoría detallado para averiguar quién hizo qué ediciones y a qué hora. Selecciona DocHub para cualquier documentación que necesites ajustar de forma segura y protegida. ¡Suscríbete ahora!
hola, mi nombre es Tolleson courting y en este video mostraré cómo los círculos han transformado trabajos. Tengo otro video en mi canal donde explico cómo funciona el algoritmo de transformada de Hough y esto es específico para la detección de círculos. ¿Cuál es la idea detrás del deseo ISM? Es encontrar bordes alineados en las imágenes que crean círculos. Veamos este ejemplo: supongamos que tenemos una imagen de entrada como esta imagen aquí. Tenemos un fondo blanco y tenemos dos círculos. Este círculo tiene un radio de 90 píxeles y este círculo verde tiene un radio diferente. El tamaño de este círculo verde es de 155 píxeles. El primer paso es crear los bordes de la imagen y podemos hacer esto aplicando el detector de bordes de Canny y esta es la salida. Esta imagen aquí representa los bordes en los que los píxeles blancos son los bordes de esta imagen de entrada y la transformada de círculos funciona en estos bordes de la imagen. Luego, el algoritmo detectará los centros de los círculos con un radio predefinido. Esto es muy importante porque si predefinimos el radio como 155.
