【人民币识别】基于机器视觉实现人民币识别附Matlab代码

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🔥 内容介绍

人民币作为中国法定货币，在日常生活中扮演着至关重要的角色。随着科技的发展，机器视觉技术在人民币识别领域得到了广泛的应用。基于机器视觉的人民币识别技术，可以快速、准确地识别人民币面值，为自动取款机、自助收银机等设备提供支持，极大地提高了效率和安全性。

机器视觉技术

机器视觉技术是一种计算机视觉技术，通过摄像头或传感器采集图像，并通过计算机算法进行处理和分析，从而提取图像中的有用信息。在人民币识别中，机器视觉技术主要用于识别人民币的特征，包括面值、防伪标识等。

人民币识别算法

人民币识别算法是基于机器视觉技术实现的，主要分为以下几个步骤：

1. **图像采集：**使用摄像头或传感器采集人民币图像。

2. **图像预处理：**对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、降噪等，以增强图像的质量。

3. **特征提取：**提取人民币图像中的特征，包括轮廓、纹理、颜色等。

4. **分类识别：**根据提取的特征，使用机器学习算法对人民币进行分类识别，确定其面值。

算法优化

为了提高人民币识别算法的准确率和效率，需要对算法进行优化。常用的优化方法包括：

1. **特征选择：**选择最能区分不同面值人民币的特征，避免冗余和无关特征的影响。

2. **分类器选择：**选择合适的分类器，如支持向量机、决策树、神经网络等，并根据实际情况调整分类器参数。

3. **训练集优化：**使用高质量、多样化的训练集对算法进行训练，提高算法的泛化能力。

应用场景

基于机器视觉的人民币识别技术具有广泛的应用场景，包括：

1. **自动取款机：**识别存入和取出的人民币，实现自动清点和结算。

2. **自助收银机：**识别顾客支付的人民币，实现自动找零和收款。

3. **防伪检测：**识别人民币的防伪标识，防止假币流通。

4. **文物鉴定：**识别古代人民币的真伪，辅助文物研究。

展望

随着机器视觉技术和人工智能的不断发展，基于机器视觉的人民币识别技术将进一步提升准确率和效率。未来，该技术有望在更多领域得到应用，为社会带来更大的便利和安全性。售货机、自助收银机等场景中，实现人民币快速识别和支付。

• **自动取款：**在自动取款机中，实现人民币自动识别和取款。

• **图像检索：**在金融、文物等领域，实现人民币图像的快速检索和分类。

结论

基于机器视觉的人民币识别方法是一种高效、准确的识别方法，具有广阔的应用前景。随着计算机视觉技术的不断发展，人民币识别方法也将不断完善，为人民币防伪、支付、自动取款等领域提供更加可靠的技术支持。

📣 部分代码

%—————————————————————————%%----------------图像边缘检测剪裁------------------%%—————————————————————————%​I0=imread('101.jpg');%读取原图像I1=rgb2gray(I0);%显示灰度图I2=im2bw(I1);%对灰度图进行二值化I3=imfill(I2,'holes');%填充“空洞”I4=bwperim(I3);%轮廓提取subplot(331);imshow(I0);title('原图')subplot(332);imshow(I1);title('灰度图')subplot(333);imshow(I2);title('二值化图')subplot(334);imshow(I3);title('填充后的图像')subplot(335);imshow(I4);title('提取出的轮廓')

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合