20xx基于matlab的人民幣面額識別(編輯修改稿)
2025-01-13 22:36 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 所示5和2的細(xì)節(jié)圖。取5和2的靠左的一小部分進(jìn)行比較（紅框圈的），數(shù)字5后兩根藍(lán)線之間的距離小于上面兩根藍(lán)線的距離，而2恰恰相反。于是可以得出結(jié)果。
關(guān)鍵程序如下： [hang_m,hang_n]=size(hang)。 hang_new=round(sum(hang,2)/hang_n)。 hang_black=hang_new(2)hang_new(1)。%第一個黑點(diǎn)和第二個白點(diǎn)之間的距離 hang_white=hang_new(3)hang_new(2)。%第二個白點(diǎn)和第二個黑點(diǎn)之間的距離 if hang_black=hang_white val_mid = 50。 else val_mid = 20。 end end 五. 程序運(yùn)行結(jié)果 結(jié)果顯示正確。
六. 遇到的問題 1. 關(guān)于背景復(fù)雜度的問題。
由于邊緣檢測和提取的算法不完善導(dǎo)致識別程序具有局限性。體現(xiàn)在如下兩方面： （1） 過于復(fù)雜的背景無法正常識別； 因?yàn)楸尘叭绻^于復(fù)雜，二值化后會導(dǎo)致很多復(fù)雜的背景變成連續(xù)的線條。當(dāng)這些線條比較長的時候，邊緣檢測程序就會將這段線條識別為邊緣，因?yàn)楸姅?shù)計(jì)算的時候這個位置同樣滿足。所以系統(tǒng)會認(rèn)為此處就是邊緣，但事實(shí)上只是背景中的一些二值化的線條。故而導(dǎo)致剪切邊緣無法正確實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而影響到后面的中央分割和識別。
如圖，是復(fù)雜背景的邊緣檢測結(jié)果。
第一幅圖的原圖為黑色背景中有隨機(jī)繪制的幾條長曲線，第二幅圖的原圖是背景為實(shí)際生活中的建筑物照片。兩幅圖的輪廓均無法正常提取。第一幅從曲線部分開始進(jìn)行提取，位置錯誤。第二幅圖根本無法正常提取。
所以，本程序存在一定的局限性，只能處理一些背景不太復(fù)雜、二值化之后不會出現(xiàn)過多長曲線的紙幣圖。
（2） 淺色背景無法正常識別。
本程序的邊緣檢測方法是圖像二值化后利用背景和紙幣之間的黑白差異來尋找紙幣的邊緣。當(dāng)人民幣的背景為淺色時，二值化的時候會將淺色自動二值化為白色（1），而紙幣內(nèi)部只有少部分會二值化為黑色，但邊緣周圍仍為白色，這樣一來根本無法區(qū)分紙幣和背景，所以用imfill填充后無法清除地看到二值圖的邊緣。
以下是實(shí)驗(yàn)圖片： 從圖中可以看到，二值化后整幅圖片除了中央一少部分其他地方均被二值化為白色，所以輪廓提取失敗了。
2. 關(guān)于邊緣檢測的兩種算法的問題。
小組成員首先使用了edge函數(shù)中使用sobel算子的檢測方法。但是通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)處理一些背景比較“干凈”的圖片時，方法可行；當(dāng)背景中有一些干擾時，邊緣檢測和提取會出現(xiàn)各種問題。經(jīng)過上網(wǎng)查詢和思考，我們決定使用另一種邊緣檢測和提取的方法，即二值化+填充空洞+bwperim函數(shù)的方法。下圖是edge函數(shù)的邊緣檢測圖像。
從這幅圖可以看出，用edge函數(shù)得到的邊緣雖然完整，但是內(nèi)部圖像卻仍然存在，有時會干擾邊緣位置確定的結(jié)果，所以本次課程設(shè)計(jì)我們選擇第二種方法。
下圖是背景中存在干擾的圖像和經(jīng)edge函數(shù)處理得到的剪切圖。
由圖可知，sobel算子邊緣檢測在這種情況下無法正常運(yùn)行。
七. 心得體會 通過這次的課程設(shè)計(jì)，我們對圖像的識別又有了一個新的思路，同時了解了很多關(guān)于matlab的專業(yè)知識，熟悉了很多函數(shù)的用法，并且對編寫程序的過程中出現(xiàn)的各種問題有了了解，對于以后的學(xué)習(xí)有著莫大的好處。通過這次課程設(shè)計(jì)，我們深知自己還有很多不足，相信在接下來的時間里，我們會不斷改正、完善我們的程序。
參考文獻(xiàn)： 《matlab初學(xué)者教程（翻譯版）》 《基于matlab的四種人民幣識別的方法》 邵愛剛 《數(shù)字信號處理（清華大學(xué)出版社）》 附錄： 程序代碼： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%【課程設(shè)計(jì)課題】100元，50元，20元人民幣的識別%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %—————————————————————————% %圖像預(yù)處理部分% %——————
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