基于计算机视觉的硬币自动检测与识别系统设计与实现

摘要随着图像处理技术和计算机视觉的快速发展基于视觉的物体检测与识别技术在金融、零售等领域得到了广泛应用。本文设计并实现了一个基于计算机视觉的硬币自动检测与识别系统用于识别人民币硬币1角、5角、1元并计算总金额。项目概览项目简介系统采用OpenCV图像处理库结合霍夫圆变换和颜色特征识别两种检测方法。首先对输入图像进行预处理包括灰度化、高斯滤波降噪和Canny边缘检测然后利用霍夫圆变换检测图像中的圆形硬币获取硬币的位置和半径信息最后通过HSV颜色空间识别金黄色的5角硬币并根据半径阈值区分1角和1元硬币。此外系统还实现了基于模板匹配的辅助识别方法提高识别准确率。在用户界面方面系统采用PyQt5框架开发了现代化的图形用户界面采用Material Design设计风格支持图像选择、实时检测、结果展示和保存等功能。通过多线程异步处理机制避免了检测过程中的界面冻结问题提升了用户体验。实验结果表明在清晰背景、硬币不重叠的条件下系统对三种人民币硬币的识别准确率达到90%以上单张图像处理时间小于3秒满足实际应用需求。系统架构系统采用MVC三层架构设计表示层使用PyQt5实现图形界面和交互功能业务逻辑层负责检测控制和算法调度采用多线程异步处理数据处理层基于OpenCV和NumPy实现图像预处理、霍夫圆变换、颜色识别等核心算法。各层通过信号槽机制和函数接口通信具有良好的模块化和可扩展性。图1 系统架构图技术创新创新点1多算法融合检测将霍夫圆变换、HSV颜色特征识别和模板匹配三种算法有机结合通过颜色空间分析区分5角硬币利用半径阈值分类1角和1元硬币显著提高了识别准确率和系统鲁棒性。创新点2异步多线程处理机制采用PyQt5的QThread多线程框架将耗时的图像检测算法在后台线程执行通过信号槽机制实时更新界面有效避免GUI冻结问题提升用户体验。创新点3模块化分层架构设计系统采用MVC三层架构表示层、业务逻辑层和数据处理层职责清晰、松耦合各模块通过标准接口通信便于功能扩展和算法优化具有良好的可维护性和可扩展性。快速开始安装依赖后运行 python gui.py 即可启动系统点击”选择图像”按钮选择硬币图像点击”开始检测”即可自动识别硬币类型和计算总金额。环境要求系统需要Python 3.6及以上版本依赖PyQt5、OpenCV、NumPy和Matplotlib库支持Windows、macOS和Linux操作系统。运行展示运行coinsDetection.py图2 硬币检测结果运行gui.py图3 主界面图4 硬币检测结果图5 硬币检测保存结果项目资源配套文档点击查看基于计算机视觉的硬币自动检测与识别系统设计与实现 注意免费提供配套文件包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图开箱即用。项目信息作者信息作者Bob (张家梁)项目编号IP-7-P原创声明本项目为原创作品