Foto auto tuning

Foto auto tuning

Tuning de coches (tutorial cc 2017) (¡imágenes incluidas!)

George Teodoro.Derechos y permisosImpresiones y permisosAcerca de este artículoCite este artículoTaveira, L.F.R., Kurc, T., Melo, A.C.M.A. et al. Multi-objective Parameter Auto-tuning for Tissue Image Segmentation Workflows.
J Digit Imaging 32, 521-533 (2019). https://doi.org/10.1007/s10278-018-0138-zDownload citationCompartir este artículoCualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:Get shareable linkLo sentimos, actualmente no hay un enlace compartible disponible para este artículo.Copy to clipboard

¡¡asombroso!! aplicación de ajuste de fotos de coches

IAA Mobility (Salón Internacional del Automóvil) 2021 en Múnich. Foto: Hispano Suiza Cars, car tuning (volante, salpicadero, asientos deportivos, salpicaderos digitales) *** IAA Mobility International Motor Show 2021 en Múnich foto Hispano Suiza Cars, car tuning volante, salpicadero, asientos deportivos, salpicaderos digitales
Incautación de un vehículo en Duisburgo Agente de policía en primer plano: En el fondo, un BMW descapotable es incautado tras un control contra los excesos de velocidad, los posers y el tuning en Duisburgo. Demasiado alto, demasiado bajo y demasiado raro. NRW *** Incautación de un vehículo en Duisburgo Agente de policía en primer plano En el fondo, un BMW descapotable es incautado tras un control contra los excesos de velocidad, los posers y el tuning en Duisburgo Demasiado ruidoso, demasiado bajo y demasiado desgastado NRW
Incautación de un vehículo después de un control Incautación de un vehículo después de un control contra los aceleradores, los posers y la escena de tuning en Duisburgo en la B8. NRW *** Incautación de un vehículo después de un control Incautación de un vehículo después de un control contra los aceleradores, los posers y la escena de tuning en Duisburgo en la B8 NRW

Virtuelles auto-tuning («carfake» erstellen) – photoshop-tutorial

=b isfgµ#iuuqt;00xxx/xq/ef0bvup071.kbisf.uvojoh.joejwjevbmjtjfsvoh.nju.mbohfs.usbejujpo.je7:2:28:/iunm# ujumfµ#71 Kbisf Uvojoh . Joejwjevbmjtjfsvoh nju mbohfs Usbejujpo# dmbttµ#ufbtfs«mjol# ebub.xjehfuµ#Xjehfu`Jogpcpy \N-OSX NQ^#? =ejw dmbttµ#cmpdl.ifbefs cmpdl.ifbefs..gvmm.tj{f cmpdl.ifbefs..gpou.tnbmm cmpdl.ifbefs..cpsefs.cpuupn# ?
=jnh ebub.tsdµ#iuuqt;00xxx/xq/ef0sftpvsdft027427252464320jnh0qmbdfipmefs/qoh# ebub.tsdtfuµ#iuuqt;00jnh/xq/ef0jnh0bsdijw. ebufo0dspqt3:696230217:594427.x531.i1.dgsffdspq.cG4G4G4.tu.r9601139876257.11672:2:51/kqh 531x- iuuqt;00jnh/xq/ef0jnh0bsdijw. ebufo0dspqt3:696230744331:5:3.x751.i1.dgsffdspq.cG4G4G4.tu.r9601139876257.11672:2:51/kqh 751x- iuuqt;00jnh/xq/ef0jnh0bsdijw. ebufo0dspqt3:69623075:4879775.x72:.i1.dgsffdspq.cG4G4G4.tu.r9601139876257.11672:2:51/kqh 72:x# xjeuiµ#72:# ifjhiuµ#572# bmuµ#JCU Uvojoh Usfggfo 3121 . Ujfgfosbvtdi Gpup; Boesfbt Xfttfm# ujumfµ#JCU Uvojoh Usfggfo 3121 . Ujfgfosbvtdi Gpup; Boesfbt Xfttfm# dmbttµ# txjqfs.mb{z# tuzmfµ#njo.ifjhiu; 572qy# 0?

Auto tieferlegen mit photoshop – isotography #83

Ha solicitado una traducción automática de un contenido seleccionado de nuestras bases de datos. Esta funcionalidad se proporciona únicamente para su comodidad y no pretende en ningún caso sustituir a la traducción humana. Ni SPIE ni los propietarios y editores del contenido hacen, y renuncian explícitamente, a cualquier representación o garantía expresa o implícita de cualquier tipo, incluyendo, sin limitación, representaciones y garantías en cuanto a la funcionalidad de la función de traducción o la exactitud o integridad de las traducciones.
La selección del parámetro de regularización es fundamental para optimizar las imágenes reconstruidas, ya que controla el equilibrio entre la fidelidad y el término de penalización. Las imágenes reconstruidas con el parámetro de regularización óptimo mantendrán el detalle preservado y el ruido restringido al mismo tiempo. En trabajos anteriores, hemos utilizado las estadísticas de la imagen de TC para seleccionar el parámetro de regularización óptimo calculando las derivadas de segundo orden de la varianza de la imagen (curva de Soda). Pero, al igual que el método de la curva L, también necesita una reconstrucción múltiple con diferentes parámetros de regularización, lo que supone un gran gasto de tiempo. En este trabajo, nos sumergimos en la relación entre los cambios estadísticos de la imagen y el parámetro de regularización durante la iteración. Mientras tanto, proponemos un método basado en la regularidad empírica encontrada en las iteraciones para ajustar el parámetro de regularización automáticamente con el fin de mantener la calidad de la imagen. Los experimentos muestran que las imágenes reconstruidas con los parámetros de regularización ajustados por el método propuesto tienen una mayor calidad de imagen, así como menos tiempo en comparación con los resultados basados en la curva L.

Acerca del autor

admin

Ver todos los artículos