Matlab实现的硬币面额识别:机器视觉与区域生长算法
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更新于2024-09-08
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本项目是一个基于Matlab实现的机器视觉硬币面额识别系统,主要目标是利用图像处理技术来识别硬币的面额。首先,项目从读取硬币图像(3.png)开始,通过全局变量声明了几个关键参数,如区域生长的结果图像(R)、二值化图像(BW)和感兴趣连通区域的像素计数器(counter),以及图像的行数(row)和列数(col)。
二值化过程是整个流程的关键步骤,通过遍历图像中的每个像素,如果像素值大于90,则设为255(白色),否则设为0(黑色)。这样,原始图像I被转换成二值图像I_BW,便于后续的特征提取和分析。然后,为了去除椒盐噪声,使用了中值滤波器(medfilt2)对二值图像进行平滑处理,生成去噪后的Imed。接下来,使用结构元素(strel)创建了一个直径为9的圆形膨胀腐蚀结构,进一步处理图像,得到I3。
在图像处理阶段,项目还引入了形态学操作,包括膨胀(imdilate)和腐蚀(imerode),目的是细化或填充可能存在的边界噪声,使得后续的连通域分析更为准确。通过imbinarize函数将处理后的图像转换为二进制图像,便于后续生长操作。用户还需要输入硬币的数量(n),根据输入值进行循环,每次循环都会选择生长的起点(x0和y0),并计算连通区域的数量(counter)。
生长函数fsrRegiongrow在此处未被调用,但可以推测它会基于选定的生长点(x0, y0)和指定的生长距离(4)进行区域生长算法,以查找与硬币轮廓相关的连通区域。这有助于识别硬币的边缘和形状,从而推断出面额特征。
最后,项目展示了处理前后的图像,并在两个子图中分别显示了去噪声、膨胀腐蚀处理后的图像,以及连接域处理后的结果。这些步骤都是机器学习中的预处理环节,为后续的特征提取和机器学习模型训练(如支持向量机、神经网络等)提供了清晰的图像数据。通过这种方式,该系统能够自动检测和区分不同面额的硬币,实现了硬币面额识别的核心功能。
2021-10-01 上传
2020-08-05 上传
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