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
本文面向人民币1角、5角、1元三种常见流通硬币，设计并实现了一套基于计算机视觉的硬币自动检测与识别系统。系统首先对输入图像进行灰度化、高斯滤波降噪和Canny边缘检测等预处理；随后采用霍夫圆变换在边缘图像中定位圆形硬币区域，获得各硬币的圆心坐标与半径；在识别阶段，综合利用HSV颜色空间下的金黄色特征判定5角硬币，并结合半径阈值区分1角与1元硬币，同时实现了基于模板匹配的辅助识别方法，用于在颜色和半径特征不足以判别时进行佐证。在此基础上，使用Python语言与PyQt5框架构建了具有现代化视觉风格的图形用户界面，并采用多线程技术将耗时的图像处理运算放入后台线程执行，避免了检测过程中界面假死的问题，提升了人机交互体验。
实验选取10枚面额混合、摆放不重叠的真实人民币硬币图像作为测试样本，系统能够准确检测出全部硬币的位置与数量，并自动计算硬币总价值，验证了所提方法的可行性与有效性。测试结果表明，该系统在背景清晰、光照均匀、硬币不重叠的条件下具有较高的识别准确率和较快的处理速度，可为硬币自动清分、计数类应用提供参考，也为计算机视觉课程的实践教学提供了一个完整可运行的案例。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：52页
字数：23554个字
格式：word（可编辑）
图表：9张图、9张表、9个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 课题背景与意义 1
1.1.1 硬币自动识别的应用需求 1
1.1.2 计算机视觉技术的发展 1
1.1.3 研究的理论与实际意义 2
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 硬币识别技术发展历程 2
1.2.2 主要识别方法综述 2
1.2.3 现有技术的优缺点分析 3
1.3 主要研究内容 3
1.3.1 硬币检测算法研究 3
1.3.2 硬币识别方法实现 3
1.3.3 GUI系统开发 3
1.4 论文组织结构 4
1.4.1 各章节内容概述 4
第2章 相关理论与技术 5
2.1 图像处理基础 5
2.1.1 数字图像的表示 5
2.1.2 图像灰度化 5
2.1.3 图像滤波与降噪 5
2.1.4 边缘检测技术 6
2.2 霍夫变换原理 6
2.2.1 霍夫变换基本原理 6
2.2.2 霍夫圆变换算法 6
2.2.3 参数空间与投票机制 7
2.2.4 算法优化策略 7
2.3 颜色空间与特征提取 7
2.3.1 RGB与HSV颜色空间 7
2.3.2 颜色特征提取方法 7
2.3.3 颜色阈值分割技术 8
2.4 OpenCV图像处理库 8
2.4.1 OpenCV库介绍 8
2.4.2 常用函数与接口 8
2.4.3 Python-OpenCV应用 8
2.5 PyQt5框架 9
2.5.1 PyQt5基本架构 9
2.5.2 信号槽机制 9
2.5.3 多线程编程 9
第3章 系统需求分析与设计 10
3.1 系统功能需求 10
3.1.1 图像输入功能 10
3.1.2 硬币检测功能 10
3.1.3 硬币识别功能 10
3.1.4 结果显示与保存 10
3.2 系统性能需求 10
3.2.1 识别准确率要求 10
3.2.2 处理速度要求 10
3.2.3 系统稳定性要求 11
3.3 系统架构设计 11
3.3.1 总体架构设计 11
3.3.2 表示层设计 12
3.3.3 业务逻辑层设计 12
3.3.4 数据处理层设计 12
3.4 系统流程设计 13
3.4.1 主流程设计 13
3.4.2 检测流程设计 13
3.4.3 识别流程设计 14
3.5 界面设计 14
3.5.1 界面布局设计 14
3.5.2 交互设计 14
3.5.3 视觉风格设计 14
第4章 系统详细设计与实现 15
4.1 图像预处理模块 15
4.1.1 图像读取与格式转换 15
4.1.2 灰度化处理实现 15
4.1.3 高斯滤波降噪 16
4.1.4 Canny边缘检测 16
4.2 硬币检测模块 16
4.2.1 霍夫圆变换实现 16
4.2.2 圆形检测参数优化 16
4.2.3 检测结果筛选 17
4.2.4 位置与半径提取 17
4.3 硬币识别模块 18
4.3.1 HSV颜色空间转换 18
4.3.2 5角硬币颜色识别 18
4.3.3 基于半径的硬币分类 19
4.3.4 模板匹配辅助识别 19
4.4 GUI界面实现 20
4.4.1 PyQt5主窗口设计 20
4.4.2 控件布局实现 21
4.4.3 信号槽连接 21
4.4.4 多线程异步处理 21
4.5 结果处理模块 22
4.5.1 检测结果可视化 22
4.5.2 统计信息计算 23
4.5.3 图像保存功能 23
4.6 关键代码分析 24
4.6.1 核心算法代码 24
4.6.2 关键函数说明 25
4.6.3 代码优化措施 25
第5章 系统测试与分析 26
5.1 测试环境 26
5.1.1 硬件环境 26
5.1.2 软件环境 26
5.1.3 测试数据集 26
5.2 功能测试 26
5.3 性能测试 27
5.3.1 处理速度测试 27
5.3.2 系统稳定性测试 27
5.3.3 资源占用测试 27
5.4 准确率分析 27
5.4.1 测试样本统计 27
5.4.2 识别准确率计算 28
5.4.3 误识别情况分析 28
5.4.4 影响因素分析 29
5.5 系统优缺点分析 29
5.5.1 系统优点总结 29
5.5.2 存在的不足 29
5.5.3 改进建议 30
第6章 总结与展望 31
6.1 工作总结 31
6.1.1 主要研究内容回顾 31
6.1.2 完成的主要工作 31
6.1.3 系统创新点总结 31
6.1.4 研究成果与收获 31
6.2 存在的不足 32
6.2.1 识别准确率的局限性 32
6.2.2 硬币类型支持的局限 32
6.2.3 复杂场景的处理能力 32
6.3 未来工作展望 32
6.3.1 算法优化方向 32
6.3.2 功能扩展计划 32
6.3.3 应用场景拓展 33
6.3.4 技术发展趋势 33
参考文献 34
附录A 核心代码清单 35
A.1 coinsDetection.py（硬币检测与识别核心算法模块） 35
A.2 gui.py 中的检测工作线程类节选 41
附录B 系统使用说明 43
B.1 运行环境准备 43
B.2 系统启动方式 43
B.3 操作步骤 43
B.4 常见问题 44
附录C 测试数据与结果 45
C.1 测试图像说明 45
C.2 霍夫圆变换+颜色特征方法检测结果 45
C.3 模板匹配方法检测结果 45
C.4 测试结果汇总 45
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作者信息
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项目编号：IP-7-Doc
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