la imagen puede no ser siempre lo más fácil con lo que trabajar. A pesar de que hay muchas capacidades de edición disponibles, no todas ofrecen una solución simple. Diseñamos DocHub para hacer que la edición sea sin esfuerzo, sin importar el formato del formulario. Con DocHub, puedes trabajar rápida y fácilmente en el registro en la imagen. Además, DocHub ofrece una variedad de otras características como generación de documentos, automatización y gestión, servicios de firma electrónica compatibles con la industria, e integraciones.
DocHub también te permite ahorrar tiempo creando plantillas de documentos a partir de documentos que usas regularmente. Además, puedes aprovechar nuestras numerosas integraciones que te permiten conectar nuestro editor a tus aplicaciones más utilizadas fácilmente. Tal solución hace que sea rápido y simple manejar tus archivos sin ningún retraso.
DocHub es una característica útil para uso individual y corporativo. No solo ofrece una extensa colección de características para la generación y edición de documentos, y la implementación de firmas electrónicas, sino que también tiene una variedad de capacidades que resultan útiles para desarrollar flujos de trabajo complejos y sencillos. Cualquier cosa importada a nuestro editor se mantiene libre de riesgos de acuerdo con los requisitos líderes del sector que protegen los datos de los usuarios.
¡Haz de DocHub tu elección preferida y simplifica tus flujos de trabajo basados en documentos fácilmente!
hola chicos, soy Sweeney y están viendo videos de tutoriales de Python en mi canal de youtube Python para microscopía. En el tutorial anterior hablamos sobre detectores de puntos clave y descriptores, y los puntos clave son regiones de interés que se pueden usar para comparar un par de imágenes. Los detectores, como su nombre indica, detectan los puntos clave y los descriptores describen estos puntos clave. Hay detectores por sí mismos, hay descriptores por sí mismos, pero las soluciones más útiles serían un detector y un descriptor combinados en uno solo, y SIFT, por ejemplo, es un ejemplo de esto. SURF es otro ejemplo, pero desafortunadamente, debido a algunos problemas de patentes, SIFT y SURF ya no están disponibles en OpenCV 3 o versiones posteriores, así que vamos a usar algo llamado ORB y ya hablamos de ello en el último tutorial y no es un compromiso porque no tenemos SIFT. De hecho, cuando miras algunos comentarios en línea sobre ORB, algunas personas lo encuentran más útil.
