第15章 纸币识别系统的设计 数字图像处理课件
《数字图像处理》PPT课件 (2)
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CH2 图像获取、显示和表示
一、图像获取 二、图像显示 三、图像表示 四、小结 习题
2 图像显示
显示与文件的对应关系 假设图像分辨率比显示分辨率高，那么显示出的图像比
实际图像大。 假设图像分辨率比显示分辨率低，那么显示出的图像比
实际图像小。
利用photoshop软件比照图片1和图片2。(请课后实验 之)
2 图像显示
3 图像表示
1位二值图像 8位灰度图像
位平面 抖动技术
解 ：2δ 根2k K 据表1Z Z 均示k k 方量1Z 误化q 差器k定量2p 义化Z d 可的得均Z方误差。
1 图像获取
当量化层数足够大时，每个判决层的p(Z)可以近似为均匀分布，那么
K
2 pZ
k1
Zk1 Zk
Zqk 2dZ
1 3kK 1pZZk1qk3Zkqk3
上式分别对Zk和qk求导，并令等于0。
将上式求和符号展如 开对 ，Z2求导：
03Z2 q22 3Z2 q12
则Z2 12q1 q2
因此Zk
1
2 qk1
qk
k 2,3 , ,K
1 图像获取
K
2 p Z
k 1
Z k 1 Zk
Z
qk
2 dZ
K
pZ
k 1
Z k 1 Zk
Z
2
2 Zq
k
qk2
dZ
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
《数字图像处理课件》
视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。
数字图像处理课件
数字图像处理课件数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。
本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。
通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图像进行分析和诊断。
例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控数字图像处理在视频监控领域也有广泛的应用。
通过对监控视频进行处理，可以实现目标检测、行为识别和事件分析等功能。
这对于提高安全性和监控效率非常重要。
3. 图像识别与人工智能图像识别和人工智能是数字图像处理的前沿领域，它们可以使计算机具备理解和分析图像的能力。
例如，通过深度学习算法，可以实现人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
一种纸币识别系统的设计
：介绍了一种纸币识别系统的硬件设计和对应的识别方法。
在硬件设计上,将高速数字信号处理(DSP)技术与复杂可编程逻辑器件(CPLD)和线阵型图像传感器(CCD)相结合;在识别方法上,应用图像处理技术与改进的SOFM神经网络方法识别纸币。
实验证明,此系统达到了高速、实时、识别率高的要求。
关键词：DSP CCD 图像处理SOFM网络纸币清分是银行的一项重要业务。
目前,国内很多银行使用的纸币清分机都是由国外进口的,价格昂贵。
国产纸币清分机很少,而且功能都很有限,很难满足高速实时性的要求,尤其是能够用图像处理的方法来识别纸币的纸币清分机还刚刚起步。
为此,设计了一种纸币识别系统。
该系统以DSP为核心处理器,结合图像传感器CCD和复杂可编程逻辑器件CPLD,并辅以高性能的模/数转换器AD9200,进行纸币图像的采集、处理。
该系统主要针对人民币第四版和第五版的5元、10元、20元、50元、100元九种纸币进行识别,利用数字图像处理技术和改进的自组织映射神经网络(SOFM)提取纸币图像的长度、宽度、方向块特征,区分纸币的面值、正反面与正反向。
最终完成的系统能达到较高的识别速度和识别率。
1 硬件设计识别系统的总体硬件结构如图1所示。
人民币的图像首先通过传感器CCD扫描后得到光电转换信号,并经过AMP的三倍放大;然后将放大的模拟信号经过模数转换器AD9200转换成为标准的数字信号,送入到CPLD缓存;最后通过EDMA通道输入到DSP的RAM中,在DSP中进行图像的处理和识别。
整个系统的信号逻辑时序由CPLD来控制。
另外,还有一些辅助环节,如纸币输入输出装置、用户检测装置、复位装置等。
图1 识别系统的总体硬件结构框图纸币图像的采集由CCD与A/D转换器组成。
本系统采用线阵型CCD[1],它的采样速度较快、电路设计比较简单、体积小、时序也易于实现。
根据系统对采集速度的要求,设置横向分辨率为4像素/毫米,共采集800个像素点;纵向的分辨率为1像素/毫米。
数字图像处理课件全册完整课件
2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理：采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍：f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象： 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容： 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程：
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理讲课ppt
可见光及红外线成像
左图为放大250倍的 紫杉汾 右图为放大40倍的 胆固醇
华盛顿地区的卫星图像
1 对水有最大的穿透 5 植被和土壤含水量
2 测量植物生活力
3 植被鉴别 4 生物图案和海岸线
6
7
土壤湿度热量
矿物测绘
可见光及红外线成像
微波图像
雷达像一个闪光照相机， 自己提供照明（微波脉 冲），去照明一个区域， 并快速拍摄图像，与照相 机镜头不同，雷达用天线 和计算机记录图像。在雷 达图像中，只能看到反射 到雷达天线的微波能量。
人类最早的图像处理是光学处理，如放大、 缩小、显微等。
1、光学处理：光学滤波器、激光全息技术 2、电子处理：照相、电视信号处理、遥感 图像处理 特点：速度快、实时、并行处理； 精度差、灵活性差。
数字图像处理
一般用数字计算机处理或其他高速、大规模集成数 字硬件处理，所以亦称为计算机图像处理。
对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字 运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所 要求的某些预期的结果。 特点：精度高、灵活性强可以长期保存不失
1929年从伦敦到纽约15级色调通 过电缆传递照片。从早期5个灰度
1921年通过海底电缆传送 ，用电报打印机采用特殊 字符在编码纸带中打印出 来的图像。
到15灰度。
1922年，两次穿越大西 洋后，采用光学还原技
术，从穿孔纸带得到图
像。
简明历史
五十年代中期在太空计划的推动下 开始这项技术的研究。重要标志是 1964 年美国喷气推进实验室（ JPL ） 正式使用数字计算机对“旅行者 7 号”太空船送回的四千多张月球照 片进行了处理。
真。分辨率高、但速度受限。
数字图像处理ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析，以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度，使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度，使图 像的明暗区域更加明显，增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节，增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量，突出显示图像中的边缘和细节，使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
数字图像处理PPT
Digital Image Processing
理论课时 实验课时
4 2 10 10 6 6 2
备注
第五章：图像复原
第六章：彩色图像处理 第八章：图像压缩 第九章：形态学处理 第十章：图像分割 合计源自64 4 4 4 48
2
2
实验室： 知行楼 511
2 2 16+6
实验时间： 周三上午 第一大节
五、教材、参考书及教学课件
Digital Image Processing
五、教材、参考书及教学课件
教学课件()：
西 北 大 学 -Fundamentals of Digital Image and Video Processing 杜克大学-图像和视频处理：从火星到医院再到好莱坞 华盛顿大学-Computational Neuroscience 洛桑联邦理工学院-Digital Signal Processing 斯坦福大学-机器学习
当地安排编程作业实现图像处理的功能。本课程需要学生有一定的 数学基础，具备数据结构与算法设计知识，有高级语言程序设计能
力（主要以Matlab编程语言为主，同时希望富有余力的同学能够使
用OpenCV、Qt VC++编写Windows应用程序）。
四、课程内容及学时分配
课程内容
第一章：概论 第二章：数字图像处理基础 第三章：空间图像增强 第四章：频域图像增强
五、教材、参考书及教学课件
六、学习方法及成绩评估
一、课程基本情况
课程编号：2803204310 课程名称 ：数字图像处理/Digital Image Processing(DIP)
Digital Image Processing
数字图像处理课件整理版
2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。
'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255 则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示：/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
第15章 纸币识别系统的设计 数字图像处理课件
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15.1 纸币识别系统的应用背景
彩色复印技术用途广泛，技术也日益精湛。有的复印效果可以 以假乱真。为了防止先进的复印技术被用于复制纸币，需要复印机自 动判断并拒绝复印纸币。
所以，这项应用只需要识别纸币图像，而不需要识别纸币的其 他属性， 例如金属条，纸质等。另外，我们不用考虑变形的纸币图 像识别，因为变形的纸币没有造假价值。
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15.3 纸币识别预处理
实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景 干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区 域的方法。
(a) 有倾斜角度的待识别图像
(b) 有背景干扰的待识别图像
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15.4 纸币识别项目代码说明
项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输 入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述
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15.2 基于匹配的识别技术
在图像中寻找特征目标的方法教图像匹配。从匹配方法上，可 以区别为全局匹配及特征匹配。 1．全局模版匹配
R 1
R越大，说明 f和 g的相似性越大。因为R 刻画了 f,g之间的相 关性。
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1的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方
图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计 算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了 计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪 音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色 特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准 确度的均衡。
数字图像处理课件ppt
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
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见课本
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习题十五
1.试列举图象识别技术的其它应用并列出主要的设计思路。 2.试举例说明纸币识别系统中需要进行预处理的其他情况。 3.试用Hough变换提取含有背景干扰的纸币图像中的矩形区域。
第十五章 纸币识别系统的 设计
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MN
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15.2 基于匹配的识别技术
我们还可以这样理解，不妨设图像大小为 M*N，即 0<=i<=M-
1, 0<=j<=N-1， 可以将f(i,j) 看作是一个M*N 维向量的一个分量
，即
f (0,0 )
f (0 ,1)
...
f (0, N 1)
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15.3 纸币识别预处理
实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景 干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区 域的方法。
(a) 有倾斜角度的待识别图像
(b) 有背景干扰的待识ห้องสมุดไป่ตู้图像
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15.4 纸币识别项目代码说明
项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输 入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述
... 1,N
1 )
LOGO
15.2 基于匹配的识别技术
于是，（15-1）可以改写为：
R
r f
g
gr
r f
gr
也就是说，R
的值是
v f
，
gv
夹角的余弦。
显然。夹角越小，R 就越大，同时由于夹角小，两个向量越接
近，说明 f，g 越相似。
LOGO
LOGO
15.2 基于匹配的识别技术
2. 特征匹配 一种更快的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方
r f (1 , 0 )
f
f (1 ,1 )
...
f (1 , N 1 )
f ( M
... 1,N
1 )
g (0,0 )
g (0 ,1)
...
g (0, N 1)
gr
g (1 , 0 )
g (1 ,1 )
...
g (1 , N 1 )
g ( M
图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计 算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了 计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪 音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色 特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准 确度的均衡。