基于matlab机器视觉硬币检测代码

MATLAB是一种强大的数学软件，常用于图像处理和计算机视觉领域。对于硬币检测，一种常见的基于Matlab的机器视觉方法可能是结合边缘检测、形状分析以及模板匹配等技术。以下是一个简化的步骤示例：

1. **读取图像**：使用`imread`函数加载硬币图片。

image = imread('coin_image.jpg');

2. **预处理**：通常会对图像进行灰度化、平滑（如高斯滤波）和二值化处理，以便突出硬币边界。

gray_image = rgb2gray(image);
filtered_image = imfilter(gray_image, fspecial('gaussian', [5, 5], 2));
binary_image = imbinarize(filtered_image);

3. **边缘检测**：比如使用Canny算子提取边缘。

edge_image = edge(binary_image, 'Canny');

4. **特征提取**：识别硬币的特定形状，例如圆形，可以使用霍夫变换检测圆环。

[lines, angles] = hough(edge_image);
peaks = houghpeaks(lines, 50); % 提取可能的硬币中心位置
circles = houghcats(lines, peaks, 'NumLevels', 180); % 分类成圆形区域

5. **候选区域筛选**：根据角度和大小对候选圆圈进行过滤，保留合理的硬币区域。

6. **模板匹配**：将找到的每个圆圈与预先准备好的硬币模板进行比较，通过计算相似度来确认硬币。

7. **结果展示**：最后，用原图标出检测到的硬币。

figure; imshow(image)
hold on;
for i = 1:length(circles)
    circle = circles{i};
    plot(circle(:,1), circle(:,2), 'b.');
    rectangle('Position', circle(1,:), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end