贡献指南

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

可能有用的链接：

• 4.0.0 英文文档
• 2.3.2 中文文档
• 3.3.0 中文文档

负责人：

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章节列表

• 1.简介
  • 1.1 OpenCV-Python 教程简介
  • 1.2 安装 OpenCV—Python
• 2.GUI 功能
  • 2.1 图像入门
  • 2.2 视频入门
  • 2.3 绘图功能
  • 2.4 鼠标作为画笔
  • 2.5 作为调色板的跟踪栏
• 3.核心操作
  • 3.1 图像基本操作
  • 3.2 图像的算术运算
  • 3.3 性能测量和改进技术
• 4.图像处理
  • 4.1 更改颜色空间
  • 4.2 图像的几何变换
  • 4.3 图像阈值
  • 4.4 平滑图像
  • 4.5 形态转换
  • 4.6 图像梯度
  • 4.7 Canny 边缘检测
  • 4.8 影像金字塔
  • 4.9 轮廓
  • 4.10 直方图
  • 4.11 图像转换
  • 4.12 模板匹配
  • 4.13 霍夫线变换
  • 4.14 霍夫圆变换
  • 4.15 基于分水岭算法的图像分割
  • 基于GrabCut算法的交互式前景提取
• 5.特征检测和描述
  • 5.1 了解功能
  • 5.2 Harris 角点检测
  • 5.3 Shi-Tomasi 角点检测和追踪的良好特征
  • 5.4 SIFT 简介（尺度不变特征变换）
  • 5.5 SURF 简介（加速鲁棒特性）
  • 5.6 角点检测的 FAST 算法
  • 5.7 简介（二进制鲁棒独立基本特征）
  • 5.8 ORB（定向快速和快速旋转）
  • 5.9 特征匹配
  • 5.10 特征匹配+ Homography 查找对象
• 6.视频分析
  • 6.1 Meanshift 和 Camshift
  • 6.2 光流
  • 6.3 背景减法
• 7.相机校准和 3D 重建
  • 7.1 相机校准
  • 7.2 姿势估计
  • 7.3 极线几何
  • 7.4 立体图像的深度图
• 8.机器学习
  • 8.1 K-最近邻
  • 8.2 支持向量机（SVM）
  • 8.3 K-Means 聚类
• 9.计算摄影
  • 9.1 图像去噪
  • 9.2 图像修复
  • 9.3 高动态范围（HDR）
• 10.目标检测
  • 10.1 使用 Haar Cascades 进行人脸检测
• 11.OpenCV-Python 绑定
  • 11.1 OpenCV-Python 绑定如何工作？

流程

一、认领

首先查看整体进度，确认没有人认领了你想认领的章节。

然后回复 ISSUE，注明“章节 + QQ 号”（一定要留 QQ）。

二、校对

需要校对：

1. 语法
2. 术语使用
3. 文档格式

如果觉得现有翻译不好，重新翻译也是可以的。

三、提交

提交的时候不要改动文件名称，即使它跟章节标题不一样也不要改，因为文件名和原文的链接是对应的！！！

• fork Github 项目
• 将译文放在docs/4.0.0文件夹下 [文件名.html => 文件名.md]]
• push
• pull request

请见 Github 入门指南。

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我们一直在努力

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