A menudo es difícil encontrar una solución que pueda cubrir todas sus necesidades corporativas o que le proporcione instrumentos adecuados para manejar la generación y aprobación de documentos. Elegir un software o plataforma que incluya instrumentos cruciales de generación de documentos que simplifiquen cualquier proceso que tenga en mente es esencial. Aunque el formato más popular con el que trabajar es PDF, necesita un software integral para manejar cualquier formato disponible, incluyendo imagen.
DocHub asegura que se cubran todos sus requisitos de generación de documentos. Edite, firme electrónicamente, rote y combine sus páginas de acuerdo a sus necesidades con un clic del mouse. Maneje todos los formatos, incluyendo imagen, de manera efectiva y . Independientemente del formato con el que comience a trabajar, es simple convertirlo en el formato necesario. Preserve toneladas de tiempo solicitando o buscando el formato de archivo correcto.
Con DocHub, no necesita tiempo extra para familiarizarse con nuestra interfaz de usuario y procedimiento de modificación. DocHub es una plataforma intuitiva y fácil de usar para cualquier individuo, incluso para aquellos sin antecedentes técnicos. Integre a su equipo y departamentos y transforme la gestión de archivos para la organización para siempre. reemplace la función en imagen, cree formularios rellenables, firme electrónicamente sus documentos y haga que las cosas se realicen con DocHub.
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Hola chicos, están viendo videos de tutoriales de Python en mi canal de YouTube Python para microscopía. En el tutorial anterior, describí qué son las características por aprendizaje automático, especialmente para el aprendizaje automático supervisado, y hoy vamos a escribir algo de código para generar estas características en Python. Y solo un recordatorio rápido nuevamente, cuando hablamos de características, especialmente para el procesamiento de imágenes en este contexto, lo que quiero decir es aplicar un montón de filtros que describen los datos, que describen tus imágenes. Así que este es el ejemplo que he usado en el tutorial anterior. Las características que describen las regiones de interés en este caso son principalmente el valor del píxel, ¿verdad? En este caso, el valor del píxel de la imagen en sí es una buena característica, pero además de eso, podría haber otras características como la detección de bordes y otros filtros que pueden mejorar la información que estoy proporcionando al algoritmo de aprendizaje automático. Así que vamos a empezar a codificar y hablaré sobre cómo aplicar estos filtros. Nuevamente, hice esto hace un tiempo.
