python简易购物系统现金识别支付代码

以下是一个使用OpenCV库和机器学习模型实现货币识别的Python代码示例，可供参考：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载机器学习模型
model = tf.keras.models.load_model('currency_classifier.h5')

# 货币符号和对应的值
currency_symbols = {'1': 1, '2': 2, '5': 5, '10': 10, '20': 20, '50': 50, '100': 100}

# 读取货币图像并识别金额
def recognize_currency(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

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

    # 确定图像中货币的数量
    n_currencies = len(contours)

    # 遍历所有货币图像
    for i in range(n_currencies):
        # 获取当前货币的轮廓
        cnt = contours[i]

        # 获取当前货币的边框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

        # 提取当前货币的图像
        currency_image = gray[y:y + h, x:x + w]

        # 调整货币图像的大小
        currency_image = cv2.resize(currency_image, (64, 64))

        # 将货币图像转换为模型的输入格式
        currency_image = np.array(currency_image).reshape(-1, 64, 64, 1) / 255.0

        # 使用模型预测货币的类别
        prediction = model.predict(currency_image)

        # 获取货币的类别编号
        currency_class = np.argmax(prediction)

        # 获取货币的类别符号
        currency_symbol = str(currency_class + 1)

        # 获取货币的价值
        currency_value = currency_symbols[currency_symbol]

        # 将货币的价值添加到总金额中
        total_value += currency_value

    return total_value

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 循环读取图像并进行识别
    while True:
        # 读取图像
        ret, frame = cap.read()

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 检测是否按下了“q”键
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

        # 检查是否选择了现金支付
        if payment_method == 'cash':
            # 识别货币图像并计算总金额
            total_value = recognize_currency(frame)
            
            # 显示总金额
            print('Total value:', total_value)

这是一个简单的示例代码，您需要根据您的具体需求进行适当的修改和优化。