opencv-055-二值图像分析(凸包检测)
知识点对二值图像进行轮廓分析之后，对获取到的每个轮廓数据，可以构建每个轮廓的凸包，构建完成之后会返回该凸包包含的点集。根据返回的凸包点集可以绘制该轮廓对应的凸包。OpenCV对轮廓提取凸包的API函数如下：
12345678910void cv::convexHull( InputArray
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opencv-056-二值图像分析(直线拟合与极值点寻找)
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opencv
知识点对轮廓进行分析，除了可以对轮廓进行椭圆或者圆的拟合之外，还可以对轮廓点集进行直线拟合，直线拟合的算法有很多，最常见的就是最小二乘法，对于多约束线性方程，最小二乘可以找好直线方程的两个参数、实现直线拟合，OpenCV中直线拟合正是基于最小二乘法实现的。
OpenCV实现直线拟合的API如下:
1
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opencv-054-二值图像分析(对轮廓圆与椭圆拟合)
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opencv
知识点有时候我们需要对找到的轮廓点进行拟合，生成一个拟合的圆形或者椭圆，以便我们对轮廓进行更进一步的处理，满足我们对最终轮廓形状的判断，OpenCV对轮廓进行圆形或者椭圆拟合的API函数如下：
123456789RotatedRect cv::fitEllipse( InputArray point
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opencv-052-二值图像分析(使用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤)
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opencv
知识点对图像二值图像的每个轮廓，可以计算轮廓几何矩，根据几何矩可以计算图像的中心位置，估计得到中心位置可以计算中心矩、然后再根据中心矩可以计算胡矩。
几何矩
API
123456Moments cv::moments( InputArray array, bool binaryImage = f
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opencv-053-二值图像分析(使用Hu矩实现轮廓匹配)
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opencv
知识点对图像二值图像的每个轮廓，可以计算轮廓几何矩，根据几何矩可以计算图像的中心位置，估计得到中心位置可以计算中心矩、然后再根据中心矩可以计算胡矩。
OpenCV中可以通过如下的API一次计算出上述三种矩，API如下：
123456Moments cv::moments( InputArra
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opencv-051-二值图像分析(使用轮廓逼近)
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opencv
知识点对图像二值图像的每个轮廓，可以使用轮廓逼近，逼近每个轮廓的真实几何形状，从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状。
API
1234567891011void cv::approxPolyDP( InputArray curve, OutputArray approxCurve, do
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使用keras实现一个多输入多输出的网络
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ML/DL
结构图
代码12345678910111213141516171819import kerasfrom keras.layers import Input, Densefrom keras.models import Modelinput1 = Input(shape=(784,), name="i
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使用keras实现Inception结构
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ML/DL
Inception结构
代码12345678910111213141516171819202122232425262728import kerasfrom keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2Dfrom keras.models import
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opencv-048-二值图像分析之轮廓发现
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opencv
知识点图像连通组件分析，可以得到二值图像的每个连通组件，但是我们还无法得知各个组件之间的层次关系与几何拓扑关系，如果我们需要进一步分析图像轮廓拓扑信息就可以通过OpenCV的轮廓发现API获取二值图像的轮廓拓扑信息.
轮廓发现API
1234567891011121314151617void cv:
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opencv-050-二值图像分析(矩形面积与弧长)
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opencv
知识点对图像二值图像的每个轮廓，我们可以计算轮廓的弧长与面积，根据轮廓的面积与弧长可以实现对不同大小对象的过滤，寻找到我们感兴趣的roi区域，这个也是图像二值分析的任务之一。
OpenCV对轮廓点集计算面积的API函数如下:
12345678double cv::contourArea( In
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