摘要：随着移动支付的普及，现金尤其是硬币在日常消费中的使用频率明显下降，但在银行现金清分、自动售货机、公共交通找零以及高校计算机视觉教学实训等场景中，硬币的快速清点与面值识别仍具有现实需求。传统的人工清点方式效率低、劳动强度大且容易出错，因此研究一套成本低、易部署、可离线运行的硬币自动检测与识别系统具有较强的工程意义和教学意义。
内容简介
硬币的清点、分类与计价长期依赖人工，效率低下且容易出错。为实现硬币的自动检测与识别，本文设计并实现了一套基于计算机视觉的人民币硬币自动检测与识别系统。系统以 OpenCV 为核心，首先对采集的硬币图像进行灰度化、高斯滤波与 Canny 边缘检测等预处理；随后采用霍夫圆变换定位硬币并提取每枚硬币的圆心坐标与半径；在识别阶段，利用 HSV 颜色空间提取金黄色特征识别 5 角硬币，结合半径阈值区分 1 角与 1 元硬币，并引入模板匹配作为辅助识别手段；最后对识别结果进行面值分类统计，计算硬币的总数量与总金额。系统基于 PyQt5 构建图形用户界面，实现图像选择、检测执行、结果展示与结果保存等交互功能。以一幅包含十枚不同面值硬币的图像进行测试，系统成功检测出全部硬币，定位准确率达到 100%，并正确完成了数量统计与金额计算，验证了所提方法的有效性与实用性。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：25页
字数：9887个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、7张表、10个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 主要研究内容 2
1.4 论文组织结构 2
第2章 硬币检测识别相关理论与技术 4
2.1 数字图像与颜色模型 4
2.2 图像预处理技术 4
2.2.1 图像灰度化 4
2.2.2 高斯滤波 5
2.2.3 Canny边缘检测 5
2.3 霍夫圆变换 5
2.4 HSV颜色空间 6
2.5 模板匹配 6
2.6 本章小结 6
第3章 系统需求分析与总体设计 8
3.1 系统需求分析 8
3.2 系统总体架构 8
3.3 系统功能模块设计 9
3.4 程序流程设计 10
3.5 本章小结 10
第4章 硬币检测与识别算法实现 11
4.1 图像预处理实现 11
4.2 霍夫圆变换硬币定位 11
4.3 基于颜色与半径的识别 12
4.4 基于模板匹配的识别 13
4.5 面值统计与金额计算 14
4.6 本章小结 14
第5章 系统实现与测试 15
5.1 开发环境 15
5.2 图形用户界面设计 15
5.3 系统功能测试 16
5.4 结果分析与讨论 18
5.5 本章小结 19
第6章 总结与展望 20
6.1 全文总结 20
6.2 不足与展望 20
参考文献 21
配套项目
作者联系
作者信息
原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：IP-7-Doc
原创声明：本项目为原创作品
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