识别一张图中1元、5角、1角硬币的数目的matlap代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码来识别一张图中1元、5角和1角硬币的数量：

% 读入图像文件
img = imread('coins.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行高斯滤波以平滑图像
filtered_img = imgaussfilt(gray_img);

% 通过边缘检测找到硬币的轮廓
edge_img = edge(filtered_img, 'Canny');

% 对轮廓进行闭运算以去除噪声
se = strel('disk', 3);
closed_img = imclose(edge_img, se);

% 对图像进行形态学重构以填充硬币的内部
reconstructed_img = imreconstruct(closed_img, edge_img);

% 对重构后的图像进行区域填充以找到硬币数量和大小
filled_img = imfill(reconstructed_img, 'holes');

% 对填充后的图像进行连通组件分析以计算硬币数量和大小
cc = bwconncomp(filled_img);
stats = regionprops(cc, 'Area');

% 计算硬币数量
num_quarters = sum([stats.Area] > 1000);  % 大于1000像素的硬币为1元硬币
num_dimes = sum([stats.Area] > 500 & [stats.Area] < 1000);  % 大于500像素且小于1000像素的硬币为5角硬币
num_pennies = sum([stats.Area] < 500);  % 小于500像素的硬币为1角硬币

% 显示结果
disp(['1元硬币数目：' num2str(num_quarters)]);
disp(['5角硬币数目：' num2str(num_dimes)]);
disp(['1角硬币数目：' num2str(num_pennies)]);

% 在原始图像上标记硬币
labeled_img = bwlabel(filled_img);
rgb_img = label2rgb(labeled_img, 'jet', 'k');

% 显示带标记的图像
imshow(rgb_img);

这个代码假设图像文件名为“coins.jpg”，并且图像中的1元硬币占据了1000个像素或更多，5角硬币占据了500到1000个像素之间，1角硬币占据了500个像素或更少。你可以根据实际情况调整这些阈值。代码最后将在原始图像上标记硬币，以便可视化结果。