opencv检测硬币_C#中的深度学习（一）：使用OpenCV识别硬币

在本系列文章中，我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别。具体来说，我们将训练一个DNN识别图像中的硬币。在本文中，我们将描述一个OpenCV应用程序，它将检测图像中的硬币。硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段。它包括从给定图像中检测和提取硬币。

本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现。在本系列的最后一篇文章中，我们将简要地使用ML.NET。在众多选择中，为什么要使用Keras.NET呢?Keras.NET 非常容易学习，因为它基本上是从Python编写的经典TensorFlow到C#的直接映射。对于不熟悉机器学习的读者来说，这比用其他方法创建示例要容易得多。

硬币检测过程分为三个阶段:

1. 转换图像到灰度。颜色增加了检测任务的复杂性，而且在很多情况下，它们不能传递任何可以从图像亮度中获取的相关信息。

2. 应用高斯模糊。因为硬币通常包含一个内圆，我们应用这个变换来模糊图像。这确保了任何内圆被下一步中的操作忽略，所以我们的算法不会意外地认为它们是一个单独的硬币。

3. 应用霍夫变换。这是为了检测圆形。

首先，让我们在Visual Studio Community 2019中创建一个.net Framework 4.7.2控制台应用程序。我们将把我们的解决方案和项目命名为“CoinRecognitionExample”，并在其中创建一个Detection文件夹，创建一个CoinDetector类。