写出matlab自带的硬币检测数量的程序

MATLAB 提供了一个内置函数 `vision.CascadeObjectDetector` 来检测图像中的物体，包括硬币。不过，它本身并没有专门针对硬币检测的功能，因为这是计算机视觉领域的一个通用任务，通常需要训练好的硬币检测模型。不过，我们可以演示一个简单的步骤来检测图像中的边缘，这可能会间接帮助识别硬币：

% 加载图像
img = imread('your_coin_image.jpg'); % 替换为你要检测的硬币图片路径

% 创建一个 Haar 级联分类器，用于检测人脸（这个例子也可以用，因为Haar级联一般包含多种物体）
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;

% 将图像转换为灰度并调整大小，以便于处理
gray_img = rgb2gray(img);
sized_img = imresize(gray_img, [faceDetector.ImageSize]);

% 检测对象
bboxes = step(faceDetector, sized_img);

% 显示原图和检测结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(scaled_img, []);
hold on, rectangle('Position', bboxes, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
title('Detected Objects (assuming faces are similar to coins)');

请注意，这并不是精确的硬币检测，因为硬币检测通常需要专门针对硬币形状的数据集训练深度学习模型。如果你想得到更准确的结果，你应该查找现有的硬币检测库或者自己训练一个模型。