MATLAB100元人民币序列号识别
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计
基于matlab的纸币面额面向识别方法设计作者:洪铭浩来源:《卷宗》2018年第33期摘要:本设计的主要研究内容是在获取人民币的基础上通过FPGA、CIS传感器进行纸币图像采集,并对采集到的纸币图像进行预处理,包括去噪、边缘检测和倾斜校正。
边缘检测过程中,利用离散点进行直线拟合,不仅可以得到纸币的边缘,还可以计算出纸币的中心点和倾斜角度,然后将纸币图像旋转校正,使图像位置归一化。
预处理完成之后,利用尺寸识别算法完成对纸币尺寸的测量,从而确定纸币的面额。
在面额得到识别的基础上,根据提取得到的纸币特征与模板匹配来对纸币面向进行识别。
关键词:图像采集;FPGA;模板匹配1 引言1.1 背景与国内外研究现状当前,在美、英、德等西方发达国家,纸币识别技术早已广泛的应用在生活当中。
我国这些年来也加强教育,不断增加科研投资,使我国的科研水平节节升高,但与国外相比仍有一定的差距。
近年来,由于部分著名院校的合作研发,我国在自动化方面的水准有了显著的提升。
不过纸币识别在我国几乎从零开始研究,应着手于图像识别相关的理论,勇于实践,造出属于我国独立自主研发的自动识别设备。
1.2 研究的主要内容1)对图像采集系统的研究。
2)对采集到的图像预处理。
3)纸币面额面向的识别及程序的研究。
2 纸币图像采集系统2.1 图像采集系统描述获取图像,是图像处理等一切操作的前提基础,当前各种图像都是用釆集设备获得。
本文设计是应用FPGA(Field-Programmable Gate Array)、CIS(Contact Image Sensor)图像传感器为核心器件的图像的采集系统。
2.2 系统的选型CIS是最新型线性图像传感器,最大特点小巧轻便,当它工作时,LED光源发出光,照到待采集的物体表面,反射光线之后,经聚焦成像于光电传感器的阵列上,被转成电荷储存起来。
达到积蓄的时间后,以模拟信号的形式将像素电信号依次输出,从而得到了纸币模拟图像的信号。
车牌识别matlab课程设计
车牌识别matlab课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解车牌识别技术的基本原理,掌握相关图像处理方法;2. 学会使用MATLAB软件进行车牌检测、字符分割和识别的基本操作;3. 了解我国车牌号码的编码规则及特点。
技能目标:1. 能够运用MATLAB软件进行车牌图像的预处理,包括图像滤波、二值化等;2. 掌握基于形态学运算的车牌定位方法,并能够独立完成车牌检测任务;3. 学会使用模板匹配或深度学习等方法进行车牌字符识别,并实现简单的车牌识别系统。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对图像处理和模式识别领域的兴趣,激发其探索精神;2. 增强学生的团队合作意识,提高沟通协作能力;3. 培养学生严谨的科学态度和良好的学术道德。
本课程针对高年级学生,结合学科特点和教学要求,旨在帮助学生掌握车牌识别技术的基本原理和方法,提高实际操作能力。
通过课程学习,使学生能够独立完成车牌识别系统的设计和实现,培养其解决实际问题的能力,同时注重培养学生的情感态度和价值观,使其成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。
二、教学内容1. 图像预处理:介绍图像滤波、灰度化、二值化等基本图像处理技术,分析其在车牌识别中的作用;教材章节:第三章 图像预处理内容列举:3.1-3.4节2. 车牌定位:讲解基于形态学的车牌定位方法,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等;教材章节:第四章 车牌定位内容列举:4.1-4.4节3. 车牌字符分割:介绍投影法、连通域分析等字符分割方法,分析各种方法的优缺点;教材章节:第五章 车牌字符分割内容列举:5.1-5.3节4. 车牌字符识别:讲解模板匹配、深度学习等字符识别方法,并进行实际操作演示;教材章节:第六章 车牌字符识别内容列举:6.1-6.4节5. 车牌识别系统设计:结合前面的教学内容,指导学生完成一个简单的车牌识别系统设计;教材章节:第七章 车牌识别系统设计内容列举:7.1-7.3节本章节教学内容根据课程目标进行科学性和系统性地组织,涵盖车牌识别技术的主要环节。
Matlab中的字母数字识别技术
Matlab中的字母数字识别技术近年来,随着人工智能技术的快速发展,机器学习和图像识别成为了热门话题。
其中,字母数字识别技术在多个领域有着广泛的应用,如自动驾驶、身份证识别等。
Matlab作为一款常用的科学计算软件,提供了丰富的工具和算法,使得字母数字识别变得更加便捷和高效。
一、字母数字识别技术的应用领域字母数字识别技术广泛应用于各个领域,如安全领域、商业领域、医疗领域等。
在安全领域,字母数字识别技术用于身份证、护照等证件的自动识别,可以大大提高工作效率和准确性。
在商业领域,字母数字识别技术可以用于快递单号识别、银行卡号识别等,方便了快递公司和银行的操作管理。
在医疗领域,字母数字识别技术可以用于病历号码和身体指标的自动识别,减少了人工操作的错误。
二、Matlab中的字母数字识别工具箱Matlab在字母数字识别领域提供了强大的工具箱,其中最常用的是图像处理工具箱和机器学习工具箱。
1. 图像处理工具箱Matlab的图像处理工具箱拥有丰富的图像处理函数和算法,可以用于图像的预处理、特征提取和分割。
在字母数字识别中,预处理是不可或缺的一环,通过去除噪声、灰度化和二值化处理,可以提高图像的质量和可分辨性。
特征提取是模式识别的关键,常用的特征包括形状、纹理和颜色等,通过提取图像的特征,可以准确地判断出字母数字的形状和特征。
图像的分割是将图像进行划分,将图像中的字母数字与其他背景区分开来,有助于后续处理和识别。
2. 机器学习工具箱机器学习工具箱是Matlab中用于实现机器学习算法的重要工具。
在字母数字识别中,常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、神经网络和随机森林等。
支持向量机是一种二分类算法,通过寻找最优的超平面来实现对字母数字的分类。
神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型,可以通过训练样本来学习字母数字的特征和规律。
随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树进行分类,提高了分类的准确性和鲁棒性。
如何使用机器学习算法进行人民币真伪鉴别
如何使用机器学习算法进行人民币真伪鉴别一、介绍人民币真伪鉴别是一项重要的安全措施,旨在防止假币的流通。
随着科技的发展,机器学习算法成为人民币真伪鉴别领域的重要工具。
本文将介绍如何使用机器学习算法进行人民币真伪鉴别。
二、数据收集与准备为了训练一个有效的机器学习模型,我们需要收集足够数量和多样性的人民币图像样本,并对其进行标注。
收集样本时可以考虑各种面额和版本的人民币,并包括不同光线和角度下的图像。
标注可以采用框选真伪区域或者给每张图像赋予一个真伪标签。
三、特征提取在进行机器学习算法之前,我们需要从人民币图像中提取有用的特征。
常见的特征包括颜色直方图、纹理特征、边缘信息等。
这些特征可以通过计算相应的统计参数或者利用深度学习方法提取。
四、模型选择与训练选择合适的机器学习算法对提取到的特征进行训练。
常用的算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
在模型训练过程中,我们可以将数据集分为训练集和验证集,并通过交叉验证方法选择最佳的模型参数。
五、模型评估与优化完成模型训练后,我们需要评估其性能并进行优化。
常用的评价指标包括准确率、召回率和F1值等。
如果模型性能不理想,可以尝试调整特征提取方法、增加样本数量或者调整算法参数来改进。
六、测试与应用在完成模型评估与优化后,我们可以使用该模型对新的人民币图像进行真伪鉴别。
将待鉴别的图像输入到训练好的机器学习模型中,根据输出结果判断其真伪。
此外,在实际应用中,还可以结合其他技术手段如红外线扫描等进行混合识别。
七、挑战与展望尽管机器学习在人民币真伪鉴别方面取得了巨大进展,但仍存在一些挑战。
例如,人民币版本更新频繁,需要不断更新和标注数据;同时假币制造者也会采取各种手段以逃避检测。
未来,随着技术的发展,人民币真伪鉴别将更加智能化和高效化。
八、结论使用机器学习算法进行人民币真伪鉴别具有重要的应用价值。
通过合理的数据收集、特征提取和模型训练,可以建立一个准确可靠的真伪鉴别系统。
人民币冠字号编号规则
人民币冠字号编号规则
人民币冠字号编号规则是指人民币纸币上的数字和字母编码规则。
具体规则如下:
1. 冠字号共有12位,由数字和大写字母组成。
2. 第1位是大写字母,表示纸币的版别:
A代表第五套人民币的100元纸币
B代表第五套人民币的50元纸币
C代表第五套人民币的20元纸币
D代表第五套人民币的10元纸币
E代表第五套人民币的5元纸币
F代表第五套人民币的2元纸币
G代表第五套人民币的1元纸币
3. 第2-4位是数字,表示纸币类型:
100-100元纸币
050-50元纸币
020-20元纸币
010-10元纸币
005-5元纸币
002-2元纸币
001-1元纸币
4. 第5-8位是数字,表示纸币的发行顺序号。
5. 第9-10位是数字,表示纸币在全国范围内循环方向的顺序号。
6. 第11位是数字和大写字母的组合,表示纸币的冠字样式。
7. 第12位是数字,表示纸币在发行地区的流通顺序。
通过冠字号编号规则,可以追踪纸币的发行批次、发行顺序和流通方向,有助于打击假币和追踪资金流向。
基于MATLAB的第五套人民币面值识别系统设计
1引言近年来在模式识别领域中,纸币图像识别技术[1]一直是一个较为重要的话题,钞票面额识别系统在许多领域广泛应用。
这在节省大量人力资源的同时,对钞票识别能力的要求也不断提高。
目前,第五套人民币面额有多种识别方式,其识别方式各有优缺点。
在本设计中我们基于MATLAB 软件,使用图像处理技术对读取的钞票进行实时处理并结合GUI 界面显示处理结果,开发了一套完整的面值识别系统,并对识别的算法进行分步说明,以便后期维护与阅读,具有一定的实际应用价值。
2系统设计系统设计框图如图1所示,采集到钞票图像后,先利用Radon 变换旋转矫正,然后预处理矫正后的图像,留下实际钞票区域;之后对钞票区域进行扫描,进而确定钞票的准确位置;再对图像进行切割,截取钞票面值区域;最后对有效数字进行识别,确定钞票面值,并通过GUI 显示最终结果。
图1系统设计方框图 2.1图像采集设计在采集钞票图像时,本设计采用uigetfile 函数,从计算机中选择图片,该图片支持jpg 、png 、gif 等格式,然后再通过im-read 函数将图像数据读入,即可完成图像采集。
2.2图像旋转矫正设计读入一张钞票图像后,由于图像会有倾斜不正的现象,所以先用Radon 变换[2]旋转矫正图像。
Radon 算法利用特定方向投影叠加,得出最大投影值的角度,即图像倾斜角度。
如图2所示,(x,y)为线s 上的任意一点,d 为坐标原点到直线s 的距离,θ表示线s 法线方向的夹角,直线s 方程可表示为:x cos θ+y sin θ=d 。
采集到的钞票图像可视为二维函数g(x,y),根据它的投影是在特定方向上的线性积分,利用Radon 变换公式Radon (d ,θ)=∫-∞+∞g (x ,y )d s 就可以计算出旋转角度θ。
图2旋转矫正原理图基于MATLAB 的第五套人民币面值识别系统设计刘立培马宇星逯亚婷王强杨壮(山西师范大学物理与信息工程学院,山西临汾041004)摘要: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。
matlab 产品序列号输入方法
matlab 产品序列号输入方法
在MATLAB中,产品序列号是用于激活软件的重要信息。
要输入产品序列号,首先需要打开MATLAB软件。
然后,点击顶部菜单栏中的“帮助”选项。
在下拉菜单中选择“许可管理”。
接下来,选择“许可和激活”。
在弹出的窗口中,选择“输入许可证”。
在新窗口中,你将看到一个文本框,你可以在这里输入你的产品序列号。
输入完毕后,点击“继续”或“确认”按钮。
系统会验证序列号的有效性并完成激活过程。
另外,如果你有一个许可证文件,你也可以通过选择“许可证文件”选项来导入许可证文件进行激活。
需要注意的是,产品序列号是一种敏感信息,确保在输入时准确无误。
如果有任何错误,可能会导致软件无法激活。
此外,如果你的产品序列号无效或过期,你可能需要联系MathWorks的客户支持部门寻求帮助。
总的来说,输入MATLAB产品序列号的方法相对简单直接,但确保输入正确且有效的序列号是非常重要的。
希望这个回答能够帮助到你。
matlab常用序列
MATLAB常用序列序列(sequence)是数学中的概念,指的是一系列有序的元素。
在MATLAB中,序列可以用向量或矩阵来表示,并且有许多常用的序列函数和操作可以方便地使用。
本文将介绍MATLAB中常用的序列及其相关函数。
1. 等差数列(Arithmetic Sequence)等差数列是一个公差为常数的数列,通常用一个起始值和一个公差来定义。
在MATLAB中,可以使用colon操作符或linspace函数来创建等差数列。
1.1 colon操作符colon操作符的语法格式为start:step:end,其中start表示等差数列的起始值,step表示公差,end表示等差数列的结束值。
x = 1:2:9; % 创建一个起始值为1,公差为2,结束值为9的等差数列1.2 linspace函数linspace函数的语法格式为linspace(start, end, n),其中start表示等差数列的起始值,end表示等差数列的结束值,n表示等差数列的元素个数。
x = linspace(1, 9, 5); % 创建一个起始值为1,结束值为9,包含5个元素的等差数列2. 等比数列(Geometric Sequence)等比数列是一个公比为常数的数列,通常用一个起始值和一个公比来定义。
在MATLAB中,可以使用cumprod函数来创建等比数列。
start = 2;ratio = 3;n = 5;x = start * cumprod(ones(1, n) * ratio); % 创建一个起始值为2,公比为3,包含5个元素的等比数列3. 斐波那契数列(Fibonacci Sequence)斐波那契数列是一个特殊的数列,每个数都是前两个数的和。
在MATLAB中,可以使用循环或递归来生成斐波那契数列。
n = 10;fibonacci = zeros(1, n);fibonacci(1) = 0;fibonacci(2) = 1;for i = 3:nfibonacci(i) = fibonacci(i-1) + fibonacci(i-2);end4. 阶梯序列(Step Sequence)阶梯序列是一个依次递增或递减的数列,通常用一个起始值和一个步长来定义。
纸币号码识别的单片机设计实现
纸币号码识别的单片机设计实现在现代社会中,纸币已经成为了我们生活中最常见的货币形式之一。
然而,在使用纸币时,我们往往需要进行纸币鉴别,以防止假币的出现。
因此,在本篇文章中,我将介绍一种关于纸币号码识别的单片机设计实现方法。
首先,我们需要了解一些相关知识。
在纸币上,每一张纸币都有一个唯一的序列号。
而这些序列号通常以数字形式印在纸币上。
因此,我们可以通过读取序列号,识别纸币的真假。
在实现这个想法之前,我们需要先选择合适的单片机。
对于这个项目而言,我们可以选择一款具有模拟和数字输入输出功能的单片机,如AT89S52。
接下来,我们需要准备一些其他的部件,如红外线发射管、红外线接收器、电位器等电子元件。
接下来,我们需要将输入信号转换成数字信号。
在这个项目中,我们需要使用红外线传感器来读取纸币上的序列号。
在传感器感应到红外线时,它会产生一个模拟信号。
这个信号需要通过一个运算放大器进行放大,以便更容易读取。
接下来,我们需要将这个信号通过一个滤波电路,以去除噪声和干扰。
接下来,我们需要将这个信号转换成数字信号。
在这个过程中,我们需要使用一个模数转换器(ADC)。
ADC将模拟信号转换为数字信号。
这个数字信号又可以通过单片机进行处理。
处理程序将数字信号作为输入,并根据指定的算法进行处理。
在本项目中,我们需要根据纸币上的序列号进行检查,以确定纸币的真假。
为了实现这个目的,我们需要将真实纸币的序列号存储在单片机的内存中。
在读取纸币的序列号后,程序将检查其是否与内存中存储的真实纸币序列号匹配。
如果匹配成功,则可以判定纸币为真实的。
反之,则判定为假币。
最后,我们需要设计一个输出界面。
当检测到假币时,单片机应该触发一个警报器,以提示用户纸币可能是假币。
因此,我们需要将单片机的输出连接到一个播放声音的警报器。
总的来说,这个项目需要我们对电子元件和单片机有一定的了解。
通过采用硬件和软件相结合的方式,我们可以实现一个纸币号码识别系统,以减少假币的存在。
matlab中的数组编号
matlab中的数组编号
在MATLAB中,数组的编号是从1开始的,而不是从0开始。
这
意味着数组中的第一个元素的索引是1,第二个元素的索引是2,依
此类推。
这种从1开始编号的方法在MATLAB中是非常常见的,而在
其他一些编程语言中,比如C或Python,数组的编号是从0开始的。
这种差异可能会在切换编程语言时导致一些混淆,因此在使用MATLAB时需要特别注意数组的编号从1开始这一点。
在MATLAB中,可以使用这种从1开始的数组编号来访问数组中
的元素,例如,如果有一个名为A的数组,你可以使用A(1)来访问
第一个元素,A(2)来访问第二个元素,以此类推。
这种从1开始的
数组编号在MATLAB中被广泛应用于各种数值计算和数据处理任务中。
需要注意的是,虽然在MATLAB中数组的编号是从1开始的,但
在某些特定的情况下,也可以使用其他起始索引来创建数组,比如
在某些特定的函数中可以指定数组的起始索引为其他值。
但一般情
况下,数组的编号在MATLAB中是从1开始的。
matlab cci指标
matlab cci指标CCI指标(Commodity Channel Index)是一种技术分析工具,最初由唐纳德·兰伯特(Donald Lambert)在1980年提出。
它用于测量商品或金融工具的价格变动与其统计平均价格偏离程度。
CCI 指标可以帮助交易者判断价格是否已超买或超卖,并且可以用于识别趋势的转折点。
CCI指标的计算包括以下几个步骤:1. 计算典型价格(Typical Price),典型价格等于最高价、最低价和收盘价的平均值。
2. 计算平均差异(Mean Deviation),平均差异是典型价格与其N周期简单移动平均线的差值的绝对值的平均值。
3. 计算CCI值,CCI值等于(典型价格减去N周期简单移动平均线)除以(常数乘以平均差异)。
常用的N周期为20。
CCI指标的应用包括:1. 识别超买和超卖,CCI指标通常在+100和-100的水平上方和下方形成超买和超卖区域。
当CCI超过+100时,被认为是超买,可能会发生价格回调;当CCI低于-100时,被认为是超卖,可能会发生价格反弹。
2. 判断趋势转折,CCI指标也可以用于判断价格趋势的转折点。
当CCI从超买区域跌至-100以下并形成反转迹象时,可能标志着价格的下跌趋势结束,反之亦然。
在MATLAB中,可以使用内置的函数或者自行编写代码来计算CCI指标。
通过获取历史价格数据,计算典型价格、平均差异和CCI 值,并结合图表分析,可以更好地理解CCI指标在实际交易中的应用和价值。
综上所述,CCI指标是一种重要的技术分析工具,可以帮助交易者识别超买和超卖情况,判断价格趋势的转折点,从而指导交易决策。
在MATLAB中,可以通过编写代码来计算CCI指标,并结合图表进行分析和应用。
matlab读文件把字符识别成科学计数法
一、场景介绍在使用Matlab进行数据处理和分析时,经常会遇到需要读取文件并进行字符识别的情况。
然而,在读取文件中的数值时,有时会出现字符被识别成科学计数法的情况,这给数据的准确性和处理带来了困扰。
二、问题分析1. 什么是科学计数法?科学计数法是一种表示大数或小数的方法,主要用于方便计算和表达。
科学计数法的一般形式为a*10^n,其中a为一个在1到10之间的数,n为整数,表示小数点向右移动n位或向左移动n位。
2. 为什么字符会被识别成科学计数法?在Matlab中,当读取文件中的数值时,如果数值的格式符合科学计数法的标准(如1.23e+05、6.78e-03等),Matlab会自动将其识别成科学计数法。
这样就会导致原本应为字符的内容被识别成科学计数法的数值。
3. 为什么需要解决这个问题?在实际的数据处理和分析中,我们可能会遇到需要保留字符原本的形式而不是科学计数法的情况,尤其是在对数据的显示和输出时,科学计数法的形式可能不符合实际需求,因此需要解决字符被识别成科学计数法的问题。
三、解决方法1. 使用文本格式导入数据在使用Matlab读取文件时,可以选择使用文本格式导入数据,通过指定数据的格式和类型来保留字符原本的形式。
在使用textscan函数读取数据时,通过设置'Format'参数,可以指定每列数据的格式,包括字符型数据、数值型数据等,从而避免字符被识别成科学计数法。
2. 修改数值的显示格式在Matlab中,可以通过设置数值的显示格式来控制数值的输出形式。
使用format函数可以设置当前的输出显示格式,包括'long'、'short'、'bank'等,通过修改显示格式可以避免数值被显示成科学计数法的形式。
3. 转换数值成字符在读取文件中的数值后,可以通过将数值转换成字符的方式来避免科学计数法的问题。
使用num2str函数可以将数值转换成字符型的形式,从而保留数值的原始形式。
基于matlab的人民币面额识别
基于matlab的人民币的自动识别姓名学号院系信息科学与工程学院专业年级指导老师摘要本文通过分析第五版人民币的特征,利用纸币中央数字的特征提取和识别的方法,通过matlab软件实现对第五版人民币的100元、50元和20元的识别。
关键词:第五套人民币边缘检测和提取中央数字特征前言:科技在不断进步,曾经的很多手工劳动如今都被先进的机械和电子设备代替。
曾经人们交话费、存款、买东西都必须到营业厅或者商场去办理手续,通过客户和服务人员之间的业务交流实现服务的实施和体验。
如今,自动缴费机、存取款一体机和自动售货机出现在了我们的生活中。
这些先进的设备中最重要的一门技术就是:纸币识别技术。
当我们将钞票投入缴费机或者存款机时,机器必定会首先识别用户投入的是面额为多少的纸币,之后再进行真伪区分、数据写入等功能。
目前已经有很多的识别技术诸如图像匹配法识别,神经网络识别、尺寸识别、纸币内部荧光物质识别等等。
本小组提出使用matlab软件,利用软件对图像处理的超强能力,在保证识别准确率的前提下对100元、50元和20元的人民币进行快速有效的识别。
正文一.背景介绍二.Matlab函数介绍1.Imread函数imread用于读取图片文件中的数据。
调用格式:A = imread(filename,fmt)[X,map] = imread(filename,fmt)[...] = imread(filename)2.Imshowimshow是matlab中显示图像的函数。
调用格式:imshow(BW):显示一张二值图像BWimshow(RGB):显示一张真彩色图像RGBimshow(X,map):用指定调色板来显示图像3.im2bwmatlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值〔threshold〕变换法把灰度图像〔grayscale image〕转换成二值图像。
一般意义上是指只有纯黑〔0〕、纯白〔255〕两种颜色的图像。
当然,也可以是其他任意两种颜色的组合。
基于Matlab的纸币面额识别
基于Matlab的纸币面额识别
戚桂美;希润高娃
【期刊名称】《科技与生活》
【年(卷),期】2011(000)019
【摘要】运用matlab数字图像处理技术,根据常识对纸币特定区域进行图像分割、图像分析来区别不同纸币的面值大小,来达到检测纸币面额的目的。
【总页数】1页(P162-162)
【作者】戚桂美;希润高娃
【作者单位】内蒙古师范大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010022;内蒙古师范大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010022
【正文语种】中文
【中图分类】TP
【相关文献】
1.一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法 [J], 张国华;梁中华
2.基于DSP及CIS的纸币面额识别技术 [J], 汪洋;吴裕斌;曹丹华
3.基于BP神经网络的人民币纸币面额识别方法 [J], 程海玉;王辉
4.基于HSV空间的纸币面额识别算法研究 [J], 邓安良;任明武
5.人民币纸币面额手机识别系统设计研究 [J], 焦梦姝;彭佳红
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
matlab一维条形码码字识别程序
matlab一维条形码码字识别程序close allI = imread('E:\txm.jpg');J= rgb2gray(I);figure(1)imshow(J);title('灰度化图像 ');[e1,e2]=size(J);Im=imcrop(J,[e2/2-200,e1/2-200,400,400]); figure(2) subplot(1,2,1),imshow(Im)title('中心区域 ');subplot(1,2,2),imhist(Im)title('中心区域直方图');[xa,ya]=size(Im);b=double(Im);zd=double(max(Im)) ;zx=double(min(Im)) ;T=double((zd+zx))/2;count=double(0);while 1count=count+1;S0=0.0; n0=0.0;S1=0.0; n1=0.0;for i=1:xafor j=1:yaif double(Im(i,j))>=TS1=S1+double(Im(i,j));n1=n1+1;elseS0=S0+double(Im(i,j));n0=n0+1;endendendT0=S0/n0;T1=S1/n1;if abs(T-((T0+T1)/2))<0.1break;elseT=(T0+T1)/2;endendcountTK=find(J<t);< p="">J(K)=0;K=find(J>=T);J(K)=255;figure(3)imshow(J)title(' 图像二值化 ');B=medfilt2(J,[5,1]);figure(4)imshow(B)title('中值滤波后图像');[y0,x0]=size(B);BW = edge(B,'log');figure(5);imshow(BW);title('边缘检测图像') %function code = barcode(pic) %条形码识别check_left = [13,25,19,61,35,49,47,59,55,11;... %左边数据编码,奇39,51,27,33,29,57, 5,17, 9,23]; %左边数据编码,偶check_right = [114,102,108,66,92,78,80,68,72,116]; %右边数据编码first_num = [31,20,18,17,12,6,3,10,9,5];%第一位数据编码bar = imread('E:\txm.jpg');%读输入条形码图片bar_Gray = rgb2gray(bar);%将RGB图片转换灰度图[a_hist x] = imhist(bar_Gray);hist_max = [];if a_hist(1)>a_hist(2)hist_max = [hist_max 1];endx = max(x);for i=2:xif a_hist(i)>a_hist(i-1) && a_hist(i)>a_hist(i+1)hist_max = [hist_max i];endendif a_hist(x)<a_hist(x+1)< p="">hist_max = [hist_max x+1];end[m,n] = size(hist_max);k = 0;max_1 = 0;max_2 = 0;for i=1:nif k<a_hist(hist_max(i))< p="">k = a_hist(hist_max(i));max_1 = hist_max(i);endendtemp = a_hist(max_1);a_hist(max_1) = 0;k = 0;for i=1:nif k<a_hist(hist_max(i))< p="">k = a_hist(hist_max(i));max_2 = hist_max(i);endenda_hist(max_1) = temp;if max_1>max_2k = max_1;max_1 = max_2;max_2 = k;endT = max_1;k = a_hist(max_1);for i=max_1:max_2if k>a_hist(i)k = a_hist(i);T = i;endend[m,n] = size(bar_Gray); %求灰度图的大小for i=1:m %对图像进行二值化处理for j=1:nif bar_Gray(i,j)>T%选择适当的阈值进行二值化处理bar_10(i,j) = 1;elsebar_10(i,j) = 0;endendend%imshow(bar_10);l = 0;%检测59根条形码for i=1:mk = 1;l = l+1;for j=1:n-1if bar_10(i,j)~=bar_10(i,j+1)%比较同一行相邻两点的颜色是否一致%bar_x(l,k) = i;bar_y(l,k) = j; %记录转折点的纵坐标k = k+1;%准备记录下一个数据点endif k>61 %点数大于60,该行应该删掉l = l-1;breakendendif k<61 %点数小于60,该行应该删掉l = l-1;endend[m,n] = size(bar_y);if m<=1 %查看条形码是否有效code = '0';fprintf(1,'GameOver!\n');returnendfor i=1:m%计算每根条形码的宽度for j=1:n-1bar_num(i,j) = bar_y(i,j+1) - bar_y(i,j);if bar_num(i,j)<0bar_num(i,j) = 0;endendendbar_sum = sum(bar_num)/m;%求每根条形码宽度的平均值k = 0;for i=1:59%计算59根条形码的总宽度k = k + bar_sum(i);endk = k/95;%计算单位条形码的宽度for i=1:59%计算每根条形码所占位数bar_int(i) = round(bar_sum(i)/k);endk = 1;for i=1:59%将条形码转换成二进制数if rem(i,2)for j=1:bar_int(i)%黑色条用1表示bar_01(k) = 1;k = k+1;elsefor j=1:bar_int(i) %白色条用0表示bar_01(k) = 0;k = k+1;endendendif ((bar_01(1)&&~bar_01(2)&&bar_01(3))...%判断起始符是否正确&&(~bar_01(46)&&bar_01(47)&&~bar_01(48)&&bar_01(49 )&&~bar_01(50))... %判断中间分隔符是否正确&&(bar_01(95)&&~bar_01(94)&&bar_01(93))) %判断终止符是否正确l = 1;for i=1:6 %将左侧42位二进制数转换为十进制数bar_left(l) = 0;for k=1:7bar_left(l) = bar_left(l)+bar_01(7*(i-1)+k+3)*(2^(7-k));endl = l+1;endl = 1;for i=1:6 %将右侧42位二进制数转换为十进制数bar_right(l) = 0;for k=1:7bar_right(l) = bar_right(l)+bar_01(7*(i+6)+k+1)*(2^(7-k));k = k-1;endl = l+1;endnum_bar = '';num_first = 0;first = 2;for i=1:6%从左边数据编码表中查出条形码编码数字for j=0:1for k=0:9if bar_left(i)==check_left(j+1,k+1)num_bar = strcat(num_bar , num2str(k));switch first%记录左边数据的奇偶顺序first = j;break;case 1num_first = num_first + j*(2^(6-i));break;case 0num_first = num_first + ~j*(2^(6-i));break;otherwisebreak;endendendendendfor i=1:6%从右边数据编码表中查出条形码编码数字for j=0:9 if bar_right(i)==check_right(j+1)num_bar = strcat(num_bar , num2str(j));endendendfor i=0:9%从第一位数据编码表中查出第一位数字if num_first==first_num(i+1)num_bar = strcat(num2str(i) , num_bar);break;endendif numel(num_bar)~=13fprintf(1,'Please Turn It Around!\n');endcheck_code = 0;for i=1:12 %计算校验码if rem(i,2)check_code = check_code + str2double(num_bar(i));elsecheck_code = check_code + str2double(num_bar(i))*3;endendcheck_code = rem(check_code,10);if check_code>0check_code = 10 - check_code;endif check_code==str2double(num_bar(13)) %判断校验码是否正确code = num_bar;elsefprintf(1,'Please Turn It Around!\n'); returnend</a_hist(hist_max(i))<></a_hist(hist_max(i))<></a_hist(x+1)<></t);<>。
基于matlab的三种面值人民币的自动识别(燕山大学)
r_g = IM_rgb(1) / IM_rgb(2);
if r_g >= 1.41
val_color = 100;
elseif r_g <= 0.94
val_color = 50;
else
val_color = 20;
end
% 100
%
3892554
%
2519328
%
2810818
%
r/g = 1.5451[1.41, ]
基于 matlab 的三种面值人民币的自动识别
所在学校
燕山大学
所在学院
Hale Waihona Puke 电气工程学院姓 名 邵爱刚 刘光冉 刘红丹 杨秋怡
指导教师
赵彦涛
日期
2013 年 12 月 10 日
2012 年 12 月
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
摘要
本文通过分析第五版人民币自身特征,分别利用主色调提取、长 宽比提取、中值滤波特征图像提取、特征数字提取等四种方法,通过 matlab 软件来实现对第五套人民币 100 元、50 元、和 20 元这三个不 同面值的纸币进行自动识别。大致思路如下:通过纸币图像特征区域 内,不同面值人民币颜色分量比值数不同;不同面值纸币的长宽比不 同;不同面值纸币左下角特征图案不同;纸币中间部分面额数字不同, 利用不同的数字特征来分别区分出不同面额的纸币。
2
工业自动化仪表 3 班 刘光冉 邵爱刚 刘红丹 杨秋怡
图(1)
% 颜色判别
% 只取头像部分
function
[val_color,IM_pic_real_head]
=
yanse(IM_pic,left,right,up,down)
基于LabVIEW的人民币冠字号识别系统研究
基于LabVIEW的人民币冠字号识别系统研究杨美程【摘要】系统的工作方式主要是对人民币采集图像,然后进行包括图像灰值化、滤波、倾斜校正及对冠字号目标区域提取的图像预处理,随后利用LabVIEW中Vision Assistant工具里的OCR功能对冠字号中出现的字符进行训练并建立模板数据库,与提取出的冠字号区域进行匹配从而识别出字符并转换成文本.系统用户操作界面简洁,具有较高的识别准确率及速度.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】3页(P41-43)【关键词】LabVIEW;字符识别;匹配;冠字号【作者】杨美程【作者单位】郑州大学,河南郑州 450001【正文语种】中文人民币纸币上的冠字号具有唯一性,对人民币冠字号进行识别并统一管理可以用于人民币的真伪鉴别,从而在某种程度上有效打击伪钞犯罪。
如今,在人民币冠字号识别技术领域存在着神经网络、二值化法及模板匹配等识别技术,人们大都利用这些技术基于Visual C++或MATLAB平台进行研究,设计出的系统具有一定的稳定性及准确率,但是过程大都比较复杂,对于用户来说操作不是很方便。
为此本文基于LabVIEW图形化编程语言及其可视化用户操作界面的特点,研究了一种人民币冠字号识别系统,以另一个编程开发平台的角度为进一步研制国产纸币冠字号识别机提供参考。
1.1 图像采集采用高清工业相机对放置的人民币纸币进行拍照,在拍摄图像时要注意图像不要因为镜头而畸变,将相机对准与纸币垂直的位置,避免相机获取的图像带有角度而产生透视误差。
同时还要注意光照能够提供被检测纸币与背景之间有足够的对比度,以便从图像中获取信息,使图像采集过程中保证图像的质量。
1.2 图像预处理1.2.1 图像灰值化采集到彩色图像后需要进行灰值化处理,本文利用视觉与运动选板中的IMAQ Create控件进行灰值化,使用此控件时将其图像类型接线端连接常量为Grayscale(U8),则控件输出端即可得出灰度图像。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
l1 = length(lf) ;
charset = cell(1 , l1) ;
for i = 1 : l1
charset{i} = I6(up(i):down(i), lf(i):rt(i)) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
for i = 1 : l1
charset{i} = imresize(charset{i} , [40 20]) ;
subplot(1 , l1 , i) ; imshow(charset{i}) ;
end
str = {'0' , '1' ,'2' , '3' , '4' ,'5' , '6' , '7' ,'8' , '9' ,'A' ,'B', ...
I3=imdilate(I2,T1);
figure(3);imshow(I3);
I4=bwareaopen(I3,2800);
figure(4);imshow(I4);
[w h]=size(I4);
%找上顶点
flag=0;
for i=1:w
for j=1:h
if I4(i, j)==1
%反色
[w , h] = size(I6) ;
for i=1:w
for j=1:h
if I6(i,j)==1;
I6(i,j)=0;
else
I6(i,j)=1;
end
end
end
%x = 1:1:H ;
%figure(7) ; plot(x , ss) ;
%找每个字左,右边缘放数组lf,rt
T2 = 1 ;
T1 = 2 ;
m = 1 ;
i = 1 ;
while(i <= H)
len = 0 ;
for j = i : H
%subplot(1 , 10 , 3) ; imshow(char3) ;
%subplot(1 , 10 , 4) ; imshow(char4) ;
%subplot(1 , 10 , 5) ; imshow(char5) ;
%subplot(1 , 10 , 6) ; imshow(char6) ;
end
%char1 = I6(up(1):down(1),lf(1):rt(1)) ;
%char2 = I6(up(2):down(2),lf(2):rt(2)) ;
%char3 = I6(up(3):down(3),lf(3):rt(3)) ;
%char4 = I6(up(4):down(4),lf(4):rt(4)) ;
for j = 1 : 37
T = logical(TmpSet{j});
err(j) = 0.0 ;
for m = 1 : 40
for n = 1 : 20
err(j) = err(j) + (Sam(m,n)-T(m,n))*(Sam(m,n)-T(m,n));
aa=i;
flag=1;
break
end
end
if flag==1
break
end
end
%下
flag=0;
for i=w:-1:1
for j=1:h
%subplot(1 , 10 , 7) ; imshow(char7) ;
%subplot(1 , 10 , 8) ; imshow(char8) ;
%subplot(1 , 10 , 9) ; imshow(char9) ;
%subplot(1 , 10 , 10) ; imshow(char10) ;
end
end
end
min = err(1) ;
minJ = 1 ;
for j = 2 : 37
if (err(j) < min)
min = err(j) ;
if flag==1;
break
end
end
I5=I(aa:bb,cc: dd);
figure(5);imshow(I5);
%二值化
level = graythresh(I5) ;
I6 = im2bw(I5 ,level) ;
figure(6);imshow(I6);
if(ss(j) > T2)
len = len + 1 ;
else
break ;
end
end
if(len > T1)
lf(m) = i ;
rt(m) = j - 1 ; Biblioteka if I6(i, k)==1;
down(j)=i;
break;
end
end
end
end
for i=W:-1:1
for j=1:10
l=lf(j);
end
end
%右
flag=0;
for j=h:-1:1
for i=1:w
if I4(i, j)==1
dd=j;
flag=1;
break
end
end
I=imread('100.jpg');
%边缘检测
I1=edge(I,'roberts');
figure(1);imshow(I1);
%腐蚀,膨胀
T=[0 1 0;0 1 0;0 1 0];
I2=imerode(I1,T);
figure(2);imshow(I2);
T1=strel('rectangle',[2 19]);
if I4(i, j)==1
bb=i;
flag=1;
break
end
end
if flag==1;
break
end
end
%左
flag=0;
%char9 = I6(up(9):down(9),lf(9):rt(9)) ;
%char10 = I6(up(10):down(10),lf(10):rt(10)) ;
%subplot(1 , 10 , 1) ; imshow(char1) ;
%subplot(1 , 10 , 2) ; imshow(char2) ;
end
title(result);
cd ('Template') ;
for i = 1 : 37
s = strcat(str{i},'.bmp') ;
TmpSet{i} = imread(s)/255 ;
end
cd ..
%计算匹配
for i = 1 : l1
Sam = charset{i} ;
'C' ,'D' ,'E', 'F' ,'G' ,'H','I', 'J' ,'K' ,'L', 'M' ,'N' ,'O', ...
'P' ,'Q' ,'R', 'S' ,'T' ,'U', 'V' ,'W' ,'X', 'Y' ,'Z' , '京' } ;
TmpSet = cell(1 , 37) ;
minJ = j ;
end
end
TMP(i) = minJ ;
end
result = '识别结果:' ;
for i = 1 : l1
result = strcat(result , str{TMP(i)});
m = m + 1 ;
end
i = j + 1 ;
end
%找上下边缘,放up ,down
for i=1:W
for j=1:10
l=lf(j);
r=rt(j);
for k=l:r
for j=1:h
for i=1:w
if I4(i, j)==1
cc=j;
flag=1;
break
end
end
if flag==1
break
%char5 = I6(up(5):down(5),lf(5):rt(5)) ;
%char6 = I6(up(6):down(6),lf(6):rt(6)) ;
%char7 = I6(up(7):down(7),lf(7):rt(7)) ;
%char8 = I6(up(8):down(8),lf(8):rt(8)) ;
end
%区域提取
[W , H] = size(I6) ;
for j = 1:H
ss(j) = 0 ;
for i = 1 : W
if(I6(i , j) == 1)