刚才收拾包子1，好奇圆桌上有多少个，没耐心一个一个数，有没有办法通过程序计算出来？（不用非常精确）
[1] 家里都叫「馒头」，但街上买的都叫「包子」，似乎是一回事，但不完全确定。
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桌子面积除以单个包子占地面积
据说吴语地区有馅与否都称馒头
(总重量 - 桌子重量 )/ 每个包子的重量
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既然有照片就好办了，visual recognition或者object recognition，搞个通用的pytorch或者keras的例子跑一下？这么好的图片（包子好白，桌面又是纯色背景），能接近100%准确吧，除了包子叠起来的时候
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这图片确实够好……包子好白
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哈哈哈。。。。。。预祝春节快乐！
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我也是这样设想的，把包子一个个识别出来，但没相应的知识和技术。
对对
乍看很棒，可是，怎么能知道包子的平均重量呢？
说到图像识别我就想到怎么识别美猴王和六耳猕猴，今年下半年……，弘扬……，两开花……，前几天看到说，如何远程知道厨房有没有人在做饭？一般的答案是摄像头+图像识别，但是实际操作起来会很难，好的答案是用个热传感器，简单可靠。
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其实反而更清晰：没馅的馒头叫淡馒头，有肉的叫肉馒头，以及各种糖馒头，豆沙馒头等等。
馒头是死面，包子是发面，还不太一样
我快速跑了一下，很遗憾，resnet50_coco_best_v2.0.1.h5 这个通用模型不懂“包子”
单个包子图也识别不出。我估计别的什么alexNet也够呛，毕竟这个食物太中国了
得把convNN的最后几个laypers重新训练一下，这个还是得花点时间改改，同时训练应该也得花个几个小时。等我有空了跑一下，关键得网上爬一堆包子图出来 
简单快速跑object detection，我知道的最方便的就是用imageAI，几行code搞定。
一个简单的demo：
对于这种不懂的图形，要重新训练，就得用下transfer learning，即复用绝大部分的模型（如网上的resnet或alexnet），新训练几个layers。
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当然不用convNN也是可以的，不用supervised learning，用传统的CV算法，找图里面的圆形的白色区域，我有个同事处理生物神经元图用过（自动标记每个神经元）。好处就是模型不需要懂包子。你这个图片内容很简单，所以框选圆形白色区域应该就可以做的很好了。这个方面工具我不熟，你可以找找。
等代码写出来以后，我都数完了十遍了，哈哈哈哈
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哈哈 
这个贴子挺有意思
以桌子圆心为参考点， 约7点钟方向，沿径向 R/2 处， 似乎发现半个包子？
所以：
精度在什么范围内呢？ ( 10个包子)，木有误差，木有* ( ͡° ͜ʖ ͡°)
我们这馒头和包子都是发面的
利用阿基米德原理，放水里算水的排开体积:joy:
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目测包子大小差不多，而且几乎是平铺摆满的，在GIMP下打开图片后：
gimp https://emacs-china.org/uploads/default/original/2X/e/e37c8395568c022c8a63ad910112278b2c77202d.jpeg
目测估计物体的半径与边长 (单位：px) ：
(let ((round-table-area
(* pi (expt (- 1900 100)
2)))
(square-table-area
(* (- 500 100)
(- 605 5)))
(baozi-area
(* pi (expt (- 2000 1900)
2))))
(truncate
(/ (float (+ round-table-area square-table-area))
baozi-area)))
得到包子个数约：
331
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有 重叠 的 啊