人民币识别系统opencv代码

以下是基于OpenCV的人民币识别系统的代码：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
from myutils import *
from rmb import *

# 读取图片
img = cv2.imread('rmb.jpg')

# 预处理图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 初始化识别结果
rmb = RMB()

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    # 近似估算轮廓形状
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果轮廓有6个顶点，就认为是1元硬币
    if len(approx) == 6:
        rmb.one_yuan += 1
    # 如果轮廓有5个顶点，就认为是5角硬币
    elif len(approx) == 5:
        rmb.five_jiao += 1
    # 如果轮廓有4个顶点，就需要进一步判断是1角还是5角
    elif len(approx) == 4:
        # 计算轮廓面积
        area = cv2.contourArea(contour)
        # 计算轮廓外接矩形
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        # 如果轮廓面积比外接矩形面积小很多，就认为是1角硬币
        if area / float(w * h) < 0.5:
            rmb.one_jiao += 1
        else:
            rmb.five_jiao += 1

# 显示识别结果
print(rmb)

# 显示图片
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`myutils.py`和`rmb.py`是辅助模块，用于实现一些常用的图像处理函数和人民币类的定义。具体实现细节可以参考代码注释。