人民币面值识别

2012-12-20 05:24:46 565 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像识别领域的卓越表现，为人民币面值识别提供了新的解决方案。本项目旨在利用PyTorch深度学习框架和卷积神经网络，开发一个高效、准确的人民币面值识别系统。二、项目目标。阅读详情

各位大牛，有没有做过人民币识别的，指点一二。做了做，用模板匹配感觉效果不行，有没有好的建义，给分析分析。

...全文

TinyMind人民币面值&冠字号编码识别挑战赛 - 热身赛 TinyMind人民币面值&冠字号编码识别挑战赛 - 热身赛 1 数据探索、清洗 1.1 标签读取标签csv文件 train_lables_face_value_path = os.path.join(DATASET, TRAIN_LABELS_FACE_VALUE_FILE) df_rmb_face_value_labels = pd.read_csv(train_lables_f... 阅读详情

hen_hao_ji

图形处理/算法 19,463 成员 50,678 内容

+ 关注 + 加入社区

切换为时间正序

MoreWindows 2012-12-26

打赏
举报

这和车牌识别比较类似呀，楼主找下车牌识别的程序学习下应该不难做出来。

hen_hao_ji 2012-12-21

打赏
举报

引用 8 楼 qszchew 的回复:

引用 4 楼 libralibra 的回复:读图,灰度化,定位边界(可能需要倾斜校正),裁剪区域,尺寸归一化,二值化,模板匹配. 只需要面值识别,很简单的.就那么几个数字,0,1,2,5 1、二值化的分割阈值得好好研究一下，该如何选择？ 2、目标区域截取； 3、归一化； 4、模版匹配就采用方差匹配吧！

大牛，你研究过吗？

hushoubo 2012-12-21

打赏
举报

看错标题了，我还以为是识别真伪

jimette 2012-12-21

打赏
举报

引用 8 楼 qszchew 的回复:

引用 4 楼 libralibra 的回复:读图,灰度化,定位边界(可能需要倾斜校正),裁剪区域,尺寸归一化,二值化,模板匹配. 只需要面值识别,很简单的.就那么几个数字,0,1,2,5 1、二值化的分割阈值得好好研究一下，该如何选择？ 2、目标区域截取； 3、归一化； 4、模版匹配就采用方差匹配吧！

niu

钟球盛 2012-12-20

打赏
举报

引用 4 楼 libralibra 的回复:

读图,灰度化,定位边界(可能需要倾斜校正),裁剪区域,尺寸归一化,二值化,模板匹配. 只需要面值识别,很简单的.就那么几个数字,0,1,2,5

1、二值化的分割阈值得好好研究一下，该如何选择？ 2、目标区域截取； 3、归一化； 4、模版匹配就采用方差匹配吧！

看不见的裂痕 2012-12-20

打赏
举报

车牌，人民币貌似是模式识别里面最简单的。

hen_hao_ji 2012-12-20

打赏
举报

顶起，求各位指教啊。。。。

hen_hao_ji 2012-12-20

打赏
举报

引用 4 楼 libralibra 的回复:

读图,灰度化,定位边界(可能需要倾斜校正),裁剪区域,尺寸归一化,二值化,模板匹配. 只需要面值识别,很简单的.就那么几个数字,0,1,2,5

这些都做过，但效果不是很好，可能我没处理好。

libralibra 2012-12-20

打赏
举报

读图,灰度化,定位边界(可能需要倾斜校正),裁剪区域,尺寸归一化,二值化,模板匹配. 只需要面值识别,很简单的.就那么几个数字,0,1,2,5

hen_hao_ji 2012-12-20

打赏
举报

引用 2 楼 liulin2025 的回复:

这个貌似牛逼

网上有论文说用特征法可行，我不专业，看不懂。

liulin2025 2012-12-20

打赏
举报

这个貌似牛逼

hen_hao_ji 2012-12-20

打赏
举报

只要人民币面值识别就可以了，不用辨真假

人民币面值识别

相关推荐