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認領:24/30,翻譯:24/30。
章節 | 貢獻者 | 進度 |
---|---|---|
1 項目 | @zhongjiajie | 100% |
2 協議 | - | 100% |
3 快速開始 | @ImPerat0R_ | 100% |
4 安裝 | @Thinking Chen | 100% |
5 教程 | @ImPerat0R_ | 100% |
6 操做指南 | @ImPerat0R_ | 100% |
7 設置配置選項 | @ImPerat0R_ | 100% |
8 初始化數據庫後端 | @ImPerat0R_ | 100% |
9 使用操做器 | @ImPerat0R_ | 100% |
10 管理鏈接 | @ImPerat0R_ | 100% |
11 保護鏈接 | @ImPerat0R_ | 100% |
12 寫日誌 | @ImPerat0R_ | 100% |
13 使用Celery擴大規模 | @ImPerat0R_ | 100% |
14 使用Dask擴展 | @ImPerat0R_ | 100% |
15 使用Mesos擴展(社區貢獻) | @ImPerat0R_ | 100% |
16 使用systemd運行Airflow | @ImPerat0R_ | 100% |
17 使用upstart運行Airflow | @ImPerat0R_ | 100% |
18 使用測試模式配置 | @ImPerat0R_ | 100% |
19 UI /截圖 | @ImPerat0R_ | 100% |
20 概念 | @ImPerat0R_ | 100% |
21 數據分析 | @ImPerat0R_ | 100% |
22 命令行接口 | @ImPerat0R_ | 100% |
23 調度和觸發器 | @Ray | 100% |
24 插件 | @ImPerat0R_ | 100% |
25 安全 | ||
26 時區 | ||
27 實驗性 Rest API | @ImPerat0R_ | 100% |
28 集成 | ||
29 Lineage | ||
30 常見問題 | ||
31 API 參考 |
認領:0/51,翻譯:0/51。
章節 | 貢獻者 | 進度 |
---|---|---|
1. 簡介 | ||
1.1 OpenCV-Python教程簡介 | ||
1.2 安裝OpenCV—Python | ||
2. GUI功能 | ||
2.1 圖像入門 | ||
2.2 視頻入門 | ||
2.3 繪圖功能 | ||
2.4 鼠標做爲畫筆 | ||
2.5 做爲調色板的跟蹤欄 | ||
3. 核心操做 | ||
3.1 圖像基本操做 | ||
3.2 圖像的算術運算 | ||
3.3 性能測量和改進技術 | ||
4. 圖像處理 | ||
4.1 更改顏色空間 | ||
4.2 圖像的幾何變換 | ||
4.3 圖像閾值 | ||
4.4 平滑圖像 | ||
4.5 形態轉換 | ||
4.6 圖像梯度 | ||
4.7 Canny邊緣檢測 | ||
4.8 影像金字塔 | ||
4.9 輪廓 | ||
4.10 直方圖 | ||
4.11 圖像轉換 | ||
4.12 模板匹配 | ||
4.13 霍夫線變換 | ||
4.14 霍夫圓變換 | ||
4.15 基於分水嶺算法的圖像分割 | ||
基於GrabCut算法的交互式前景提取 | ||
5. 特徵檢測和描述 | ||
5.1 瞭解功能 | ||
5.2 Harris角點檢測 | ||
5.3 Shi-Tomasi角點檢測和追蹤的良好特徵 | ||
5.4 SIFT簡介(尺度不變特徵變換) | ||
5.5 SURF簡介(加速魯棒特性) | ||
5.6 角點檢測的FAST算法 | ||
5.7 簡介(二進制魯棒獨立基本特徵) | ||
5.8 ORB(定向快速和快速旋轉) | ||
5.9 特徵匹配 | ||
5.10 特徵匹配+ Homography查找對象 | ||
6. 視頻分析 | ||
6.1 Meanshift和Camshift | ||
6.2 光流 | ||
6.3 背景減法 | ||
7. 相機校準和3D重建 | ||
7.1 相機校準 | ||
7.2 姿式估計 | ||
7.3 極線幾何 | ||
7.4 立體圖像的深度圖 | ||
8. 機器學習 | ||
8.1 K-最近鄰 | ||
8.2 支持向量機(SVM) | ||
8.3 K-Means聚類 | ||
9. 計算攝影 | ||
9.1 圖像去噪 | ||
9.2 圖像修復 | ||
9.3 高動態範圍(HDR) | ||
10. 目標檢測 | ||
10.1 使用Haar Cascades進行人臉檢測 | ||
11. OpenCV-Python綁定 | ||
11.1 OpenCV-Python綁定如何工做? |
認領:0/12,翻譯:0/12。
標題 | 譯者 | 進度 |
---|---|---|
1、算法複雜度 | ||
2、抽象數據類型 | ||
3、知足規範 | ||
4、序列和它們的實現 | ||
5、樹 | ||
6、搜索樹 | ||
7、哈希 | ||
8、排序和選擇 | ||
9、平衡搜索 | ||
10、併發和同步 | ||
11、僞隨機序列 | ||
12、圖 |
認領:23/25,翻譯:19/25。
標題 | 譯者 | 翻譯進度 |
---|---|---|
1、基礎 | 飛龍 | 100% |
2、計算概率 | 飛龍 | 100% |
3、隨機變量 | 飛龍 | 100% |
4、事件之間的關係 | @biubiubiuboomboomboom | 100% |
5、事件集合 | @PEGASUS1993 | >0% |
6、隨機計數 | @viviwong | 100% |
7、泊松化 | @YAOYI626 | 100% |
8、指望 | @PEGASUS1993 | 50% |
9、條件(續) | @YAOYI626 | 100% |
10、馬爾科夫鏈 | 喵十八 | 100% |
11、馬爾科夫鏈(續) | 喵十八 | 100% |
12、標準差 | 缺只薩摩 | 100% |
十3、方差和協方差 | 缺只薩摩 | 100% |
十4、中心極限定理 | 喵十八 | 100% |
十5、連續分佈 | @ThunderboltSmile | |
十6、變換 | ||
十7、聯合密度 | @Winchester-Yi | 100% |
十8、正態和 Gamma 族 | @Winchester-Yi | 100% |
十9、和的分佈 | 平淡的天 | 100% |
二10、估計方法 | 平淡的天 | 100% |
二11、Beta 和二項 | @lvzhetx | 100% |
二12、預測 | @lvzhetx | 50% |
二十3、聯合正態隨機變量 | ||
二十4、簡單線性迴歸 | @ThomasCai | 100% |
二十5、多元迴歸 | @lanhaixuan | 100% |
要求: