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理解图像特征
目标本节帮助大家理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等。 解释相信大多数人都...

Harris 角点检测
目标 理解 Harris 角点检测的概念 学习函数:cv2.cornerHarris() ,cv...

Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征
目标本节将要学习: 另外一个角点检测技术:Shi-Tomasi 焦点检测 函数: cv2.go...

角点检测的 FAST 算法
目标 理解 FAST 算法的基础 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测 ...

ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
目标 学习 ORB 算法的基础 原理对于一个 OpenCV 的狂热爱好者来说 ORB 最重要的一...

SIFT 介绍
目标 学习 SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form) 算法...

介绍 SURF(Speeded-Up Robust Features)
目标本节将要学习: SUFR 的基础是什么? OpenCV 中的 SURF 原理在上一节中...

摄像机标定
目标 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 基...

使用 calib3D 模块在图像中创建 3D 效果
目标 本节我们要学习使用 calib3D 模块在图像中创建 3D 效果 基础在上一节的摄像机标定...

对极几何(Epipolar Geometry )
目标 本节要学习多视角几何基础 学习什么是极点,极线,对极约束等 基本概念在使用针孔相机时,...

立体图像中的深度地图
目标 本节要学习为立体图像制作深度地图 基础在上一节中,学习了对极约束的基本概念和相关术语。 如...

理解 K 近邻(k-Nearest Neighbour )
目标 本节要理解 k 近邻(kNN)的基本概念。 原理kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了。...

理解 SVM - 支持向量机
目标• 对 SVM 有一个直观理解 原理线性数据分割如下图所示,其中含有两类数据,红的和蓝的。如果...

理解 K 值聚类
目标 本节要学习 K 值聚类的概念以及它是如何工作的。 原理用一个最常用的例子来给大家介绍 K ...

图像去噪
目标 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 学习函数 cv2.fastNlMeansDe...

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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