人民币面值识别

hen_hao_ji 2012-12-20 05:24:46

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。

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MoreWindows 2012-12-26

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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

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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

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看错标题了，我还以为是识别真伪

jimette 2012-12-21

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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

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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

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车牌，人民币貌似是模式识别里面最简单的。

hen_hao_ji 2012-12-20

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顶起，求各位指教啊。。。。

hen_hao_ji 2012-12-20

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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

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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

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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

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这个貌似牛逼

hen_hao_ji 2012-12-20

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只要人民币面值识别就可以了，不用辨真假

针对第五套人民币面值识别准确率和速度存在的问题,给出了一种基于MATLAB和图像处理技术的人民币面值识别系统的设计方法,采集的钞票图像经过旋转矫正、图像预处理、图像定位、面值剪切、面值识别五个模块处理后,通过GUI显示钞票面值。实验结果表明,此系统在快速、实时识别钞票面值的同时,能够准确计算输入的钞票总额。

内容概要：本文详细介绍了基于支持向量机(SVM)和MATLAB GUI工具开发的人民币面值识别系统。该系统通过一系列数字图像处理步骤（如灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作等），最终利用SVM模型进行面值识别。系统能够识别1元到100元的人民币面值，正确率可达90%以上，并可通过添加新面值图像进行训练和测试，具有高度的拓展性。适合人群：对数字图像处理和机器学习感兴趣的科研人员、学生及开发者。使用场景及目标：适用于需要快速准确识别人民币面值的场合，如银行、商场等。主要目标是提供一种高效、可靠的人民币面值识别解决方案。其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类中的应用，还通过MATLAB GUI工具实现了算法步骤的可视化，便于理解和操作。未来可以通过优化算法和增加训练数据来进一步提升系统的性能。

内容概要：本文详细介绍了基于RGB颜色分量的人民币面值识别系统的实现过程。整个系统利用MATLAB GUI工具，通过一系列数字图像处理技术，包括灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、图像聚类、截取感兴趣区域（ROI）、颜色空间转换、再次形态学操作、计算颜色分量等步骤，最终实现对人民币面值的识别。文中不仅提供了详细的代码示例，还讨论了每个步骤的技术细节和注意事项，如边缘检测参数的选择、旋转矫正方法、形态学操作的结构元素大小以及颜色空间转换的具体应用。此外，作者还分享了一些实践经验，如如何应对光照变化和旧钞识别等问题。适合人群：对数字图像处理感兴趣的初学者和有一定MATLAB编程基础的研发人员。使用场景及目标：适用于需要快速构建人民币面值识别原型的研究人员和技术爱好者。通过学习本文，读者可以掌握MATLAB GUI的基本使用方法，了解数字图像处理的关键技术和应用场景，从而为进一步研究和开发提供理论支持和技术积累。其他说明：文章强调了实际应用中的挑战和解决方案，如光照影响、旧钞识别等，并展示了如何通过调整算法参数和引入额外的判断条件来提高识别准确性。同时，作者还提到了系统界面的设计和用户体验的优化，使得整个系统更加实用和友好。

这是一个可以自动识别人民币面值大小的matlab源程序

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