人民币编号识别：基于模板匹配的高效算法

"本文介绍了一种基于模板匹配的人民币编号识别算法，适用于纸币清分机的自动识别需求。该算法通过改进的图像预处理步骤，包括彩色图像的灰度化、二值化、滤波和噪声去除，以及特征提取方法，提高了识别速度和准确性。在字符识别阶段，利用水平与竖直交点特征、轮廓对称性以及加权特征匹配，有效定位和识别人民币编号。实验显示，该算法在硬件资源需求较低的情况下，能实现快速识别，满足纸币清分机的高效工作需求。" 在金融领域，纸币清分机的使用大大减轻了人工清分的工作负担，提高了效率。人民币序列号的自动识别是其中的关键技术。传统的模板匹配方法由于逐像素比较导致计算量大、耗时长，因此作者提出了一种改进的模板特征匹配策略。 首先，图像预处理阶段，算法将彩色图像转换为灰度图像，通过公式I=0.299×Red+0.587×Green+0.114×Blue完成颜色转换。接着，对灰度图像进行二值化处理，设定阈值为178，将像素点分为黑色和白色两类。为了去除噪声，应用中值滤波器，以一个小窗口为中心，选取灰度值的中位数作为该点的新灰度值，有效保护图像边缘。 在特征提取阶段，算法关注字符的水平与竖直交点特征，以及轮廓对称性。这些特征对于区分数字和字母至关重要。提取出的特征矢量与预设模板的特征矢量进行加权匹配，找到误差最小的结果作为识别输出。 整个识别流程包括图像预处理、特征提取和模板匹配三个主要步骤，旨在提高识别速度和准确率。实验结果证明，这种方法在满足纸币清分机的实时性要求的同时，保持了较高的识别成功率，降低了对硬件资源的需求，具有实际应用价值。