用opencv库基于c++写一个识别识别硬币尺寸的代码

以下是一个基于OpenCV库，用C语言编写的识别硬币尺寸的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像文件
    Mat image = imread("coins.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 对图像进行高斯模糊，以平滑图像
    GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2);

    // 进行Canny边缘检测
    Mat edges;
    Canny(gray, edges, 50, 150);

    // 查找图像中的轮廓
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(edges, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历所有轮廓，找到符合硬币形状的轮廓
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);

        // 如果面积太小，跳过
        if (area < 100)
            continue;

        // 计算轮廓周长
        double perimeter = arcLength(contours[i], true);

        // 计算圆形度
        double circularity = 4 * M_PI * area / (perimeter * perimeter);

        // 如果圆形度在0.6到1.0之间，认为是硬币
        if (circularity >= 0.6 && circularity <= 1.0)
        {
            // 在原图像中绘制轮廓
            drawContours(image, contours, i, Scalar(255, 0, 0), 2);

            // 计算硬币直径
            double diameter = sqrt(area / M_PI) * 2;
            cout << "硬币直径为：" << diameter << "像素" << endl;
        }
    }

    // 显示图像
    imshow("image", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

该程序的大致思路如下：

1. 读取图像文件，并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯模糊，以平滑图像。
3. 进行Canny边缘检测，提取图像中的边缘。
4. 查找图像中的轮廓，并遍历所有轮廓。
5. 对每个轮廓，计算其面积、周长和圆形度。
6. 如果圆形度在0.6到1.0之间，认为是硬币，计算其直径并在原图像中绘制轮廓。
7. 显示图像和硬币直径。

需要注意的是，该程序对硬币的形状要求比较严格，只有圆形度在0.6到1.0之间的轮廓才会被识别为硬币。如果硬币的形状有一定变形，可能会导致识别失败。如果需要提高程序的鲁棒性，可以考虑使用其他形状特征，如凸包、最小外接圆等。