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... ... @@ -352,7 +352,7 @@ As shown in Figure~\ref{fig:proj_maxip_qtd}, the number of MaxIP images is set a
352 352  
353 353 \subsection{MinIP}
354 354  
355   -Unlike MaxIP, MinIP (\textit{Minimun Intensity Projection}) selects only the voxels that have minimal intensity among those visited, as shown in Figure~\ref{fig:proj_minIP}. The image number selection comprising the projection is made at the bottom of each orientation image as shown in Figure~\ref{fig:proj_maxip_qtd}.
  355 +Unlike MaxIP, MinIP (\textit{Minimum Intensity Projection}) selects only the voxels that have minimal intensity among those visited, as shown in Figure~\ref{fig:proj_minIP}. The image number selection comprising the projection is made at the bottom of each orientation image as shown in Figure~\ref{fig:proj_maxip_qtd}.
356 356  
357 357 \begin{figure}[!h]
358 358 \centering
... ... @@ -411,4 +411,4 @@ The Contour MIDA function consists of visualizing contours present in the projec
411 411 \includegraphics[scale=0.40]{multiplanar_window_contour_mida_en.png}
412 412 \caption{Contour MIDA projection}
413 413 \label{fig:proj_contorno_mida}
414   -\end{figure}
415 414 \ No newline at end of file
  415 +\end{figure}
... ...
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... ... @@ -412,7 +412,7 @@ Como mostra a figura~\ref{fig:proj_maxip_qtd}, a quantidade de imagens que irá
412 412  
413 413 \subsection{MinIP}
414 414  
415   -Ao contrário do MaxIP, o MinIP (\textit{Minimun Intensity Projection}) seleciona somente os voxels que possuem internsidade minima entre os visitados, apresentamos na figura~\ref{fig:proj_minIP} um exemplo. A seleção da quantidade de imagens que irá compor a projeção é feita no inferior da imagem de cada orientação como mostra a figura~\ref{fig:proj_maxip_qtd}.
  415 +Ao contrário do MaxIP, o MinIP (\textit{Minimum Intensity Projection}) seleciona somente os voxels que possuem internsidade minima entre os visitados, apresentamos na figura~\ref{fig:proj_minIP} um exemplo. A seleção da quantidade de imagens que irá compor a projeção é feita no inferior da imagem de cada orientação como mostra a figura~\ref{fig:proj_maxip_qtd}.
416 416  
417 417 \begin{figure}[H]
418 418 \centering
... ... @@ -471,4 +471,4 @@ Compõe a projeção 2D do conjunto de imagens que contém o volume usando a té
471 471 \includegraphics[scale=0.40]{multiplanar_window_contour_mida_pt.png}
472 472 \caption{Projeção de Contorno MIDA}
473 473 \label{fig:proj_contorno_mida}
474   -\end{figure}
475 474 \ No newline at end of file
  475 +\end{figure}
... ...
invesalius/data/cy_mesh.pyx
... ... @@ -173,7 +173,7 @@ cdef class Mesh:
173 173  
174 174 Params:
175 175 v_id: id of the vertex
176   - dmax: the maximun distance.
  176 + dmax: the maximum distance.
177 177 """
178 178 cdef vector[vertex_id_t]* idfaces
179 179 cdef vector[vertex_id_t]* near_vertices = new vector[vertex_id_t]()
... ... @@ -230,7 +230,7 @@ cdef vector[weight_t]* calc_artifacts_weight(Mesh mesh, vector[vertex_id_t]& ver
230 230 vertices_staircase: the identified staircase artifact vertices
231 231 tmax: max distance the vertex must be to its nearest artifact vertex
232 232 to considered to calculate the weight
233   - bmin: The minimun weight.
  233 + bmin: The minimum weight.
234 234 """
235 235 cdef int vi_id, vj_id, nnv, n_ids, i, j
236 236 cdef vector[vertex_id_t]* near_vertices
... ... @@ -444,7 +444,7 @@ def ca_smoothing(Mesh mesh, double T, double tmax, double bmin, int n_iters):
444 444 vertex a staircase artifact
445 445 tmax: max distance the vertex must be to its nearest artifact vertex
446 446 to considered to calculate the weight
447   - bmin: The minimun weight
  447 + bmin: The minimum weight
448 448 n_iters: Number of iterations.
449 449 """
450 450 cdef double[3] stack_orientation = [0.0, 0.0, 1.0]
... ...