货币识别美元和人民币的python代码

货币识别通常涉及到图像处理和机器学习技术，特别是使用深度学习模型来进行识别。为了识别美元和人民币，你可以使用像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架。以下是一个非常简化的例子，展示如何使用Python进行货币识别的基本框架，这里假设你已经有了训练好的模型。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载预训练的模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')

def preprocess_image(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    # 对图片进行预处理（这取决于模型训练时的预处理方式）
    processed_image = cv2.resize(image, (224, 224))  # 假设模型输入尺寸为224x224
    processed_image = np.array(processed_image) / 255.0  # 归一化
    processed_image = np.expand_dims(processed_image, axis=0)  # 增加一个批次维度
    return processed_image

def predict_currency(image_path):
    # 预处理图片
    processed_image = preprocess_image(image_path)
    # 进行预测
    prediction = model.predict(processed_image)
    # 解析预测结果
    if prediction[0][0] > prediction[0][1]:
        return 'USD'  # 假设第一个类是美元
    else:
        return 'CNY'  # 假设第二个类是人民币

# 使用函数识别图片中的货币
image_path = 'path_to_image.jpg'
currency = predict_currency(image_path)
print(f'识别出的货币是: {currency}')

请注意，上面的代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体的模型和需求进行相应的调整。例如，你可能需要对图片进行旋转、缩放、裁剪等操作来适应模型的输入要求，同时也可能需要一个更复杂的模型来处理真实世界中的各种情况。