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hottest girl alive fr
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GIGOLO :
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Tina MF Tonkinnn
2026-07-27 05:47:39
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celia.marianaa
celia no cruz! :
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pier0diner0
Peearrow :
I fall in love errr time I see her
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ola lola ola lola :
2026-07-26 17:50:37
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blue and red for dominican parade? 💙❤️
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aj.arias03
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yessssuhhhh
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I love u bad
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Luv u Prez
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nah75832
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runwaysdarling
￴ ￴￴ :
Second
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jawnsmith1
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nice
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thenutcracker1313
TheNutCracker13 :
I got the ick
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proddfd
prod FD :
Yeah I would 🤧
2026-07-27 08:43:43
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whenthepawn.1
WhenThePawn.1 :
Overly tea na
2026-07-26 21:55:22
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O processamento de imagem é uma área essencial na ciência da computação. Um dos aspectos fundamentais desse campo é a detecção de bordas, que permite identificar e realçar os contornos de objetos dentro de uma imagem. Neste contexto, aplicamos técnicas avançadas de processamento de imagem e transformadas matemáticas para detectar bordas e reconstruir desenhos de maneira precisa.  Nesse caso, a primeira etapa é aplicar um filtro Gaussiano para suavizar a imagem e reduzir o ruído. Matematicamente, isso é feito convoluindo a imagem com uma função Gaussiana. Em seguida, calcula-se o gradiente de intensidade da imagem para encontrar áreas com mudanças abruptas de intensidade, que correspondem às bordas. Isso é feito utilizando operadores diferenciais, como Sobel, para calcular as derivadas parciais. A outra etapa envolve aplicar dois limiares para determinar as bordas finais: um alto e um baixo. Primeiro, pontos com gradiente acima do limiar alto são marcados como bordas fortes. Pontos com gradiente abaixo do limiar baixo são descartados. Pontos entre os limiares são considerados bordas fracas e só são mantidos se estiverem conectados a bordas fortes. Esta etapa garante que as bordas finais sejam contínuas e reduz a possibilidade de detectar falsas bordas devido ao ruído. Após isso, os dados de borda da imagem são coletados e a Transformada de Fourier Discreta (DFT) é calculada para decompor o conjunto de pontos, utilizando-os como sinal na DFT. Cada ponto do desenho é tratado como um número complexo, e a DFT computa coeficientes que descrevem a amplitude e a fase das diferentes frequências presentes nos pontos do desenho. Esses coeficientes são usados para animar círculos (epiciclos) na tela, utilizando a parte real e imaginária do sinal, juntamente com a frequência, amplitude e fase de cada sinal. Dessa forma, conseguimos reconstruir o desenho original de maneira aproximada utilizando epiclos com as propriedades calculadas pela DFT. Cada epiciclo representa um coeficiente de Fourier.  #fy #foryou #paravoce #pravoce #matematica #engenharia #fourier
O processamento de imagem é uma área essencial na ciência da computação. Um dos aspectos fundamentais desse campo é a detecção de bordas, que permite identificar e realçar os contornos de objetos dentro de uma imagem. Neste contexto, aplicamos técnicas avançadas de processamento de imagem e transformadas matemáticas para detectar bordas e reconstruir desenhos de maneira precisa. Nesse caso, a primeira etapa é aplicar um filtro Gaussiano para suavizar a imagem e reduzir o ruído. Matematicamente, isso é feito convoluindo a imagem com uma função Gaussiana. Em seguida, calcula-se o gradiente de intensidade da imagem para encontrar áreas com mudanças abruptas de intensidade, que correspondem às bordas. Isso é feito utilizando operadores diferenciais, como Sobel, para calcular as derivadas parciais. A outra etapa envolve aplicar dois limiares para determinar as bordas finais: um alto e um baixo. Primeiro, pontos com gradiente acima do limiar alto são marcados como bordas fortes. Pontos com gradiente abaixo do limiar baixo são descartados. Pontos entre os limiares são considerados bordas fracas e só são mantidos se estiverem conectados a bordas fortes. Esta etapa garante que as bordas finais sejam contínuas e reduz a possibilidade de detectar falsas bordas devido ao ruído. Após isso, os dados de borda da imagem são coletados e a Transformada de Fourier Discreta (DFT) é calculada para decompor o conjunto de pontos, utilizando-os como sinal na DFT. Cada ponto do desenho é tratado como um número complexo, e a DFT computa coeficientes que descrevem a amplitude e a fase das diferentes frequências presentes nos pontos do desenho. Esses coeficientes são usados para animar círculos (epiciclos) na tela, utilizando a parte real e imaginária do sinal, juntamente com a frequência, amplitude e fase de cada sinal. Dessa forma, conseguimos reconstruir o desenho original de maneira aproximada utilizando epiclos com as propriedades calculadas pela DFT. Cada epiciclo representa um coeficiente de Fourier. #fy #foryou #paravoce #pravoce #matematica #engenharia #fourier

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