基于MATLAB的人民币识别系统

清疚 2023-01-01 03:53 250阅读 0赞

一、课题介绍

本设计为基于MATLAB的人民币识别系统。带有一个GUI界面。先利用radon进行倾斜校正，根据不同纸币，选择不同维度的参数识别纸币金额，有通过RGB分量识别100元；

资源链接：[https://download.csdn.net/download/matlab1998\_vx/14942722][https_download.csdn.net_download_matlab1998_vx_14942722]

通过面额图像的宽度识别1元、5元；通过构建矩形结构体识别10元 ；通过RGB分量识别 20元 与 50元。

二、运行GUI界面设计

![v2-99e5285ecb96e72840bc7da8efed600e\_b.jpg][v2-99e5285ecb96e72840bc7da8efed600e_b.jpg]

![v2-cc036ac0d6c61d1e1e9887fa5277bbae\_b.gif][v2-cc036ac0d6c61d1e1e9887fa5277bbae_b.gif]

![v2-7df8f7d0ad8ac16fc94c4e10c4ce963c\_b.jpg][v2-7df8f7d0ad8ac16fc94c4e10c4ce963c_b.jpg]

一、源码

function ima = getImage()
     
    [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';...
              '*.*','All Files' });
    ima = imread([ pathname,filename]);
          
          
    2、对纸币进行radon旋转矫正
    l1=rgb2gray(l);                %将真彩色图像转换为灰度图像
    bw1=edge(l1,'sobel', 'both');  %采用sobel算子进行边缘检测
    theta=0:179;                   %定义theta角度范围
    r=radon(bw1,theta);            %对图像进行Radon变换
     
    %%%%%检测Radon变换矩阵中的峰值所对应的列坐标%%%%
    [m,n]=size(r);
    c=1;
    for i=1:m
        for j=1:n
            if  r(1,1)<r(i,j)
               r(1,1)=r(i,j);
                c=j;
            end
        end
    end
     
     
     
    rot=90-c;
    pic=imrotate(l,rot,'crop');                     %对图片进行旋转矫正
    
    3、纸币图像预处理
    pic_gray=rgb2gray(pic);                         %转换为灰度图像
    pic_a=imadjust(pic_gray,[0,0.001],[1,0]);       %明暗反转
    pic_b=1.3*pic_gray+0.7*pic_a;
    pic_c=imadjust(pic_b,[0.5,1],[0,1]);            %明暗反转
    pic_b_edge=edge(pic_c,'sobel');                 %采用sobel算子进行边缘检测
    se=[1;1;1];                                     %线型结构元素
    pic_imerode=imerode(pic_b_edge,se);             %腐蚀图像
    se=strel('rectangle',[60,60]);                  %矩形结构元素
    pic_imclose=imclose(pic_imerode,se);            %图像聚类、填充图像
    pic_bwareaopen=bwareaopen(pic_imclose,10000);   %去除聚团灰度值小于10000的部分
    
    4、得到纸币数字位置定位
    %%%%%求纸币行起始位置和终止位置%%%%%
    [y,x]=size(pic_bwareaopen);
    I6=double(pic_bwareaopen);
    Y1=zeros(y,1);
     for i=1:y
        for j=1:x
                 if(I6(i,j,1)==1) 
                    Y1(i,1)= Y1(i,1)+1; 
                end  
         end       
     end
    [temp MaxY]=max(Y1);
    %%
    %%%%%%求纸币列起始位置和终止位置%%%%% 
     
    PY1=MaxY;
     while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))
            PY1=PY1-1;
     end    
     PY2=MaxY;
     while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))
            PY2=PY2+1;
     end
     IY=pic(PY1:PY2,:,:);
     X1=zeros(1,x);
     for j=1:x
         for i=PY1:PY2
                if(I6(i,j,1)==1)
                    X1(1,j)= X1(1,j)+1;               
                end  
         end
     end
    
    5、判断数字宽度
    %%%通过图像RGb分量判断RMB币值   
    if averageR-averageG>35
     result=100;  
     
    else
       
        [m,n]=size(I6);
     %通过提取出的数值图像的大小 来判断币值
        if(n<=90)
             result=1; %一位数值宽度
        end
        
        if(n>90&&n<165)   
             result=5; %一位数值宽度
        end
        
        if(n>310)  
             result=100;%三位数值宽度
        end
    
    6、数值识别
     if(n>=165&&n<310)
            
            I7=I4(:,X1:X2);%I7       
            se=strel('rectangle',[35,5]);
            I8=imdilate(I7,se);
            I9=imerode(I8,se);
            I10=~I9;
            
            [M,N]=size(I10);
            M1=round(M/3);
            M2=round(2*M/3);
            N1=round(N/2);
            ui1=sum(sum(I10(1:M1,1:N1)));
            ui2=sum(sum(I10(M1:M2,1:N1)));
            ui3=sum(sum(I10(M2:M,1:N1)));
            
            if(ui1>25&&ui2>150&&ui3>25)
                 result=10;
            else
                %通过RGB分量判断 20 与 50
                r=mean(mean(I6(:,:,1)));
                g=mean(mean(I6(:,:,2)));
                b=mean(mean(I6(:,:,3)));
                
                
                    if(r>=110)
                      result=20;              
                    else    
                      result=50;
                    end
                    
            end
    End

[https_download.csdn.net_download_matlab1998_vx_14942722]: https://download.csdn.net/download/matlab1998_vx/14942722
[v2-99e5285ecb96e72840bc7da8efed600e_b.jpg]: /images/20221120/46e545b9afb54304a385a323c0d6e5ca.png
[v2-cc036ac0d6c61d1e1e9887fa5277bbae_b.gif]: /images/20221120/c565006411e54735b06377d4ccb58051.png
[v2-7df8f7d0ad8ac16fc94c4e10c4ce963c_b.jpg]: /images/20221120/ca215e6160034d08b092edd007cfa877.png