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文檔簡介
三種人民幣面值的自動識別小組成員:陳庚馬冰卿鄭曉田目錄:1.幣值識別的方法2.紙幣幣值識別技術(shù)的應(yīng)用3.基于MATLAB的幣值識別方法4.識別步驟5.識別程序目前的識別方法:
尺寸比較法
模板匹配
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等幣值識別技術(shù)的應(yīng)用
—紙幣清分機
國外對清分機的研究起步比較早,到目前為止,已經(jīng)形成以日韓和德國占據(jù)世界優(yōu)勢地位的市場格局。包括日本的光榮、勞雷爾,英國的得利來、德國的捷得,以及韓國的一些后起之秀。a)捷德紙幣清分機
b)清華同方與東芝合作的CS-100CNc)哈爾濱電機廠清分機d)日本光榮USF-100
本組通過matlab軟件來實現(xiàn)對第五套人民幣100元、50元、和20元這三個不同面值的紙幣進行自動識別識別方法:
主色調(diào)提取
長寬比提取
中值濾波特征圖像提取
特征數(shù)字提取等識別步驟:
1、讀取圖像,將所需的圖像放在一定的文件中儲存以備所用。2、紙幣擺正,針對紙幣可能出現(xiàn)的不同的情況需要對紙幣進行校正處理,如若傾斜則進行校正處理,如若不傾斜直接進行下一步。3、剔除背景,只提取紙幣部分,避免背景造成的相關(guān)的干擾,便于準確快速的識別紙幣的不同面值。4、提取圖像的RGB三色分量。利用R、G、B分量灰度值累加后的R/G比值確定某一個范圍,并通過多次實驗確定區(qū)間閾值,以此來區(qū)分100、50、20的面值。程序代碼:I1=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002308.jpg');I2=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002303.jpg');I3=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002242.jpg');I4=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002259.jpg');I5=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002255.jpg');I6=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002247.jpg');I7=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\QQ圖片20141130002220.jpg');I8=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\IMG_20141201_221313.jpg');I9=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\新建文件夾\IMG_20141201_221313.jpg');I=(I3);subplot(221);imshow(I);title('原圖像');gray=rgb2gray(I);subplot(222);imshow(gray);title('灰度圖像');bw1=im2bw(gray,graythresh(gray));%獲取全局閾值bw=edge(bw1,'canny');subplot(223);imshow(bw);title('canny邊緣提取圖像');theta=1:180;[R,xp]=radon(bw,theta);[I0,J]=find(R>=max(max(R)));%J記錄了傾斜角qingxiejiao=90-JIM_pic=imrotate(I,qingxiejiao,'bilinear','crop');subplot(224);imshow(IM_pic);title('擺正后圖像');[left,right,up,down,FF]=bianyuan(IM_pic);%剔除邊緣提取紙幣FFfigure;subplot(121),imshow(FF);RGB=IM_pic(up:down,left:right,:);subplot(122),imshow(RGB);R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);figure,subplot(121),imshow(R);title('R分量');subplot(122),imshow(G);title('G分量');r=sum(sum(R));g
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