手写选择题识别-c++线上调用 线下python跑出的tensorflow模型-占坑

现在的情况是，因为要最后转换到android程序，所以使用了c++ 和opencv 对图像进行处理，然后训练模型还是使用python下的tensorflow 。

现在两边的框架大致上搭好了，整体获得的效果如下，也就是说在稳点的情况下（获取边缘时候阈值的大小 以及边缘线本身像素问题，拍照图片的角度导致的图像的四个倾向，导致透视变换时候四个顶点的确定，这几个问题都没有做自动判断调整，等以后），模块1（c++程序）这块能够正常的获得结果，

在模块2（python脚本）这块能够利用训练好的模型获得预测结果（正确率没有达到效果，一个是训练时的数据有点少，测试集使用的是训练集的数据，另外一个是在正式的预测时候的数据的处理上的效果。但是现在不管了，至少能够很好的识别b 和d 了）。

还有一个大的问题就是两者之间的连通，现在获取的图片我采取的是先转换为mnist的格式（因为网上的关于这些的大多是直接用的是mnist数据，很少说到怎么使用自己的数据。可能没找到。）

在我的想法是：
一个是在两种编程语言之间的通信（比如c++调用python脚本）。
另一个是从tensorflow出发，直接c++调用tensorflow的模型。
我觉得暂时优先考虑第二个，虽然第二个网上教程少（暂时看到的），但是具有很好的学习型，而且第一个直接调脚本坑应该也挺多的。
。。所以先占个坑放这。