💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Пример 11.2. Простая иллюстрация структур.

f = imread('C: \Users\Alex\Desktop\gel.tif');

s = image_stats(f);

s

s =

dim: [256 256]

AI: 129.9775

AIrows: [256x1 double]

AIcols: [1x256 double]

size(s)

ans =

1 1

Пример 11.3. Цепной код Фримана и некоторые его вариации.

f = imread('C: \Users\Alex\Desktop\noisy_circular_stroke.jpg');

h = fspecial('average', 9);

g = imfilter(f, h, 'replicate');

g = im2bw(g, 0.5);

B = boundaries(g);

d = cellfun('length', B);

[max_d, k] = max(d);

b = B{1};

[M N] = size(g);

g = bound2im(b, M, N, min(b(:, 1)), min(b(:, 2)));

[s, su] = bsubsamp(b, 50);

g2 = bound2im(s, M, N, min(s(:, 1)), min(s(:, 2)));

cn = connectpoly(s(:, 1), s(:, 2));

g2 = bound2im(cn, M, N, min(cn(:, 1)), min(cn(:, 2)));

imshow(g2)

c = fchcode(su);

c.x0y0

ans =

7 3

c.fcc

ans =

Columns 1 through 11

2 2 0 2 2 0 2 0 0 0 0

Columns 12 through 22

6 0 6 6 6 6 6 6 6 6 4

Columns 23 through 32

4 4 4 4 4 2 4 2 2 2

c.mm

ans =

Columns 1 through 11

0 0 0 0 6 0 6 6 6 6 6

Columns 12 through 22

6 6 6 4 4 4 4 4 4 2 4

Columns 23 through 32

2 2 2 2 2 0 2 2 0 2

c.diff

ans =

Columns 1 through 11

0 6 2 0 6 2 6 0 0 0 6

Columns 12 through 22

2 6 0 0 0 0 0 0 0 6 0

Columns 23 through 32

0 0 0 0 6 2 6 0 0 0

c.diffmm

ans =

Columns 1 through 11

0 0 0 6 2 6 0 0 0 0 0

Columns 12 through 22

0 0 6 0 0 0 0 0 6 2 6

Columns 23 through 32

0 0 0 0 6 2 0 6 2 6