20xx基于matlab的人民幣面額識(shí)別-文庫(kù)吧資料
2025-01-13 22:36本頁(yè)面
【正文】 圖像預(yù)處理部分% %—————————————————————————% %邊緣檢測(cè) % im=imread(＇＇)。
七. 心得體會(huì) 通過(guò)這次的課程設(shè)計(jì)，我們對(duì)圖像的識(shí)別又有了一個(gè)新的思路，同時(shí)了解了很多關(guān)于matlab的專業(yè)知識(shí)，熟悉了很多函數(shù)的用法，并且對(duì)編寫程序的過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題有了了解，對(duì)于以后的學(xué)習(xí)有著莫大的好處。
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。下圖是edge函數(shù)的邊緣檢測(cè)圖像。但是通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)處理一些背景比較“干凈”的圖片時(shí)，方法可行；當(dāng)背景中有一些干擾時(shí)，邊緣檢測(cè)和提取會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題。
2. 關(guān)于邊緣檢測(cè)的兩種算法的問(wèn)題。當(dāng)人民幣的背景為淺色時(shí)，二值化的時(shí)候會(huì)將淺色自動(dòng)二值化為白色（1），而紙幣內(nèi)部只有少部分會(huì)二值化為黑色，但邊緣周圍仍為白色，這樣一來(lái)根本無(wú)法區(qū)分紙幣和背景，所以用imfill填充后無(wú)法清除地看到二值圖的邊緣。
（2） 淺色背景無(wú)法正常識(shí)別。第二幅圖根本無(wú)法正常提取。兩幅圖的輪廓均無(wú)法正常提取。
如圖，是復(fù)雜背景的邊緣檢測(cè)結(jié)果。所以系統(tǒng)會(huì)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。體現(xiàn)在如下兩方面： （1） 過(guò)于復(fù)雜的背景無(wú)法正常識(shí)別； 因?yàn)楸尘叭绻^(guò)于復(fù)雜，二值化后會(huì)導(dǎo)致很多復(fù)雜的背景變成連續(xù)的線條。
六. 遇到的問(wèn)題 1. 關(guān)于背景復(fù)雜度的問(wèn)題。 else val_mid = 20。%第一個(gè)黑點(diǎn)和第二個(gè)白點(diǎn)之間的距離 hang_white=hang_new(3)hang_new(2)。 hang_new=round(sum(hang,2)/hang_n)。于是可以得出結(jié)果。
如圖所示5和2的細(xì)節(jié)圖。只能通過(guò)數(shù)字的某些特征進(jìn)行區(qū)分。%val_mid為檢測(cè)結(jié)果 Else …… 如果待檢圖片不是100元圖片，則進(jìn)行下一步，50元和20元的區(qū)分。所以由此可以判斷出待檢圖像是不是100元。因?yàn)闊o(wú)論是百元還是50元還是20元，截取的部分大小都是固定的，而100是3位數(shù)，故而所占圖片的比例肯定最大。
5. 中央部分識(shí)別 中央部分識(shí)別分兩步：、20元；。20元和50元的類似。 right(l)=j1 break end end break end end end 如圖為剪切后的效果灰度圖。 left(k)=j。當(dāng)檢測(cè)完畢后，使用mode函數(shù)對(duì)數(shù)組進(jìn)行檢測(cè)，數(shù)組中數(shù)字出現(xiàn)的最多的即是邊緣的位置。首先，將二值圖讀入矩陣，生成m行n列的矩陣。
3. 邊緣剪切 得到了二值化的邊緣圖像后，需要對(duì)邊緣進(jìn)行剪切，以切掉背景圖案，只留下鈔票圖案，便于按比例分割圖片。然后調(diào)用bwperim函數(shù)，對(duì)二值圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。但是由于內(nèi)部白色紋路較多，為了不影響邊緣截取，故選擇第二種方法：二值化+圖像填充+提取邊緣。%sobel算子邊緣檢測(cè) figure(2) imshow(F) 如圖，sobel算子邊緣檢測(cè)后的圖像。
使用edge函數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，選擇Sobel算子。然后使用imshow函數(shù)進(jìn)行圖片查看。 figure(1) imshow(Im)。
算子還有roberts算子，prewitt算子，log算子等等。
調(diào)用格式： Logical（value） 9. Find 用來(lái)對(duì)原始數(shù)據(jù)中的某個(gè)字符串進(jìn)行定位，以確定其位置。
眾數(shù)，簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是一組數(shù)據(jù)中占比例最多的那個(gè)數(shù)。
調(diào)用格式： BW2 = bwperim(BW1) BW2 = bwperim(BW1,conn) BW2 = bwperim(BW1,conn) 表示從輸入圖像BW1中返回只包括對(duì)象邊緣像素點(diǎn)的圖像。
I2 = imfill(I) 這種調(diào)用格式將填充灰度圖像中所有的空洞區(qū)域。
如， 黑色的背景上有個(gè)白色的圓圈。locations是個(gè)多維數(shù)組時(shí)， 數(shù)組每一行指定一個(gè)區(qū)域。注意這里索引值不是選取樣點(diǎn)的坐標(biāo)。用戶可以通過(guò)按Backspace鍵或者Delete鍵來(lái)取消之前選擇的區(qū)域；通過(guò)shift+鼠標(biāo)左鍵單擊或者鼠標(biāo)右鍵單擊或雙擊可以確定選擇區(qū)域。
調(diào)用
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