Python实现的货币识别技术详解

目录

介绍

本文的目的和意义

本文的目的是介绍如何利用Python实现货币识别技术。随着经济的发展和国际贸易的增加，货币的种类越来越多，对于金融机构、商业银行以及个人而言，快速、准确地进行货币识别变得非常重要。而基于计算机视觉和机器学习的货币识别技术能够帮助人们解决这个问题。

本文将介绍货币识别的基本原理、实现过程以及代码实现，使读者能够了解如何利用Python编写货币识别程序，并且通过本文的指导，能够进一步掌握图像处理、特征提取以及支持向量机分类器的使用方法。同时，本文还探讨了货币识别技术的应用前景和局限性，为相关研究者提供参考。

货币识别技术的应用场景

货币识别技术的应用场景广泛而多样，以下是其中一些主要的应用领域：

1. 自动柜员机（ATM）：在ATM系统中，货币识别技术能够快速准确地辨别用户存入或取出的纸币，提高自动化服务的效率和准确性。

2. 商业银行与金融机构：商业银行和金融机构需要处理大量的现金交易，利用货币识别技术可以自动完成对现金的清点、鉴别、分类和记录，提高工作效率和准确性，并减少人为误差。

3. 零售业：在零售行业，特别是大型超市、百货商店等，货币识别技术可以应用于自动收银系统，实现对顾客支付的纸币进行快速识别和验证，避免了传统手工清点的繁琐过程。

4. 公共交通领域：在公共交通系统中，如地铁、公交车等，货币识别技术可用于自动售票机或自动充值设备，方便乘客进行支付和充值操作。

5. 反假钞与安全监控：货币识别技术也被广泛应用于反假钞领域，通过对纸币的特征进行分析和比对，可以快速发现伪造的货币。此外，在安全监控领域，货币识别技术能够辅助对涉案现金的追踪和溯源。

货币识别的基本原理

图像处理技术在货币识别中的应用

常见的图像处理技术在货币识别中的应用方法：

1. 图像预处理：对于货币图像，首先需要进行预处理，包括图像增强、去噪和二值化等操作。这些操作旨在使图像更加清晰、减少干扰，并将图像转换为黑白二值图像，方便后续的特征提取和分类。

2. 特征提取：通过分析货币图像的特征，可以提取出有助于识别的信息。常见的特征包括颜色、纹理、形状等。例如，可以使用图像的梯度信息提取纹理特征，或者利用边缘检测算法提取图像的形状特征。

3. 区域检测与分割：对于复杂的货币图像，可能存在多个货币同时出现在一张图像中。因此，需要进行区域检测和分割，将不同的货币区域分开，以便后续的单独处理和识别。

4. 特征匹配与识别：通过对提取到的特征进行匹配，可以实现对货币的识别。常见的方法包括模板匹配、特征匹配算法（如SIFT、SURF等）和机器学习分类器（如支持向量机、卷积神经网络等）。

使用Python和OpenCV库进行图像预处理和二值化操作

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('currency_image.jpg', 0)  # 以灰度图像的形式读取

# 图像增强
enhanced_image = cv2.equalizeHist(image)  # 直方图均衡化增强图像对比度

# 去噪
denoised_image = cv2.GaussianBlur(enhanced_image, (5, 5), 0)  # 高斯模糊去除噪声

# 二值化
_, binary_image = cv2.threshold(denoised_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)  # 自适应阈值二值化

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用cv2.equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化，提高图像对比度。然后使用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯模糊，去除噪声。最后，使用cv2.threshold()函数进行自适应阈值二值化，将图像转换为黑白二值图像。

特征提取方法：SIFT、HOG等

当涉及到特征提取方法时，OpenCV库提供了许多常用的算法实现，包括SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）等。

1. SIFT特征提取：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('currency_image.jpg')

# 创建SIFT对象
sift = cv2.SIFT_create()

# 检测关键点和计算描述符
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)

# 绘制关键点
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)

# 显示结果
cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

首先使用cv2.SIFT_create()函数创建SIFT对象。然后，使用sift.detectAndCompute()函数检测关键点并计算描述符。最后，使用cv2.drawKeypoints()函数绘制关键点在图像上，并通过cv2.imshow()函数显示结果。

2. HOG特征提取：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('currency_image.jpg')

# 创建HOG对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 计算HOG特征
hog_features = hog.compute(image)

# 将一维特征向量转换为二维数组
hog_features = np.reshape(hog_features, (-1, hog_features.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('HOG Features', hog_features)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用cv2.HOGDescriptor()函数创建HOG对象。然后，使用hog.compute()函数计算图像的HOG特征。最后，通过np.reshape()函数将一维特征向量转换为二维数组，并使用cv2.imshow()函数显示结果。

支持向量机（SVM）分类器的使用

使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器进行图像分类的步骤如下：

1. 准备数据：收集和准备图像数据集，将每个图像与其对应的类别标签相关联。

2. 提取特征：使用适当的方法从图像中提取特征。可以使用之前提到的SIFT、HOG等特征提取方法，也可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等深度学习模型提取特征。

3. 准备训练数据：将提取的特征与对应的类别标签组合成训练数据集，确保数据格式正确。

4. 训练分类器：使用训练数据集来训练SVM分类器。在OpenCV中，可以使用cv2.ml.SVM_create()函数创建SVM对象，并使用svm.train()方法进行训练。

5. 预测和评估：使用训练好的分类器进行图像分类预测，然后评估分类器的性能。

import cv2
import numpy as np

# 准备数据
# ...

# 提取特征
# ...

# 准备训练数据
# ...

# 创建SVM对象
svm = cv2.ml.SVM_create()
# 设置SVM参数
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
# 训练分类器
svm.train(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
# 预测新样本
predicted_label = svm.predict(new_sample)
# 评估性能
accuracy = svm.evaluate(test_samples, test_labels)

根据实际情况准备数据、提取特征和准备训练数据。然后，使用cv2.ml.SVM_create()函数创建SVM对象，并使用setType()方法设置SVM的类型（如C-SVC）和setKernel()方法设置SVM的核函数（如线性核）。接下来，使用train()方法训练分类器，传入训练数据集和对应的标签。然后，可以使用predict()方法对新样本进行预测，并使用evaluate()方法评估分类器的性能。

实现过程

数据集的收集和预处理

1. 收集数据集

import cv2
import os

# 建立保存图像的文件夹
data_dir = 'data/'
if not os.path.exists(data_dir):
    os.makedirs(data_dir)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置每个类别的图像数量
num_samples = 50

for label in ['class1', 'class2']:
    # 建立保存当前类别图像的文件夹
    label_dir = data_dir + label + '/'
    if not os.path.exists(label_dir):
        os.makedirs(label_dir)
    
    # 按空格键收集图像
    print('Collecting images for {}...'.format(label))
    for i in range(num_samples):
        ret, frame = cap.read()
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 按'space'键保存图像
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
            cv2.imwrite(label_dir + '{}.jpg'.format(i), frame)
            print('{} image saved'.format(i))

    print('Finish collecting images for {}'.format(label))

# 释放摄像头，关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用os.makedirs()函数创建保存图像的文件夹。然后，使用cv2.VideoCapture()函数打开摄像头，并使用循环收集每个类别的图像。在循环中，使用cap.read()函数读取摄像头捕获的图像，并使用cv2.imshow()函数显示图像。然后，如果按下空格键，使用cv2.imwrite()函数将当前图像保存到对应类别的文件夹中。最后，释放摄像头并关闭窗口。

2. 预处理数据集

import cv2
import os
import numpy as np

# 读取数据集和标签
data_dir = 'data/'
labels = ['class1', 'class2']
data = []
target = []
for label in labels:
    label_dir = data_dir + label + '/'
    for img_file in os.listdir(label_dir):
        img = cv2.imread(label_dir + img_file)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = cv2.resize(img, (64, 64))
        data.append(img)
        target.append(labels.index(label))

# 将数据集和标签转换为数组类型
data = np.array(data)
target = np.array(target)

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:80]
train_target = target[:80]
test_data = data[80:]
test_target = target[80:]

使用cv2.imread()函数读取每个图像，并使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。然后，使用cv2.resize()函数将图像大小调整为相同的尺寸（如64×64）。接下来，将预处理后的图像数据和对应的类别标签分别存储在data和target数组中。最后，使用np.array()函数将数据集和标签转换为数组类型，并使用数组切片将数据集划分为训练集和测试集。

特征提取和训练分类器

1. 特征提取

import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取数据集和标签
data_dir = 'data/'
labels = ['class1', 'class2']
data = []
target = []
for label in labels:
    label_dir = data_dir + label + '/'
    for img_file in os.listdir(label_dir):
        img = cv2.imread(label_dir + img_file)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = cv2.resize(img, (64, 64))
        data.append(img.flatten())
        target.append(labels.index(label))

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([str(d) for d in data])

# 划分训练集和测试集
train_data = X[:80]
train_target = target[:80]
test_data = X[80:]
test_target = target[80:]

首先读取数据集和标签，与前面的代码相同。然后，将每个图像展平为一维向量，并将所有向量组合成一个二维数组data。接下来，使用CountVectorizer()函数初始化一个文本特征提取器，将所有图像向量转换为字符串形式，并使用fit_transform()函数将这些字符串提取为特征向量。最后，将特征向量划分为训练集和测试集。

2. 训练分类器

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练分类器
knn.fit(train_data, train_target)

# 在测试集上评估分类器性能
y_pred = knn.predict(test_data)
acc = accuracy_score(test_target, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

使用KNeighborsClassifier()函数初始化一个KNN分类器，并指定邻居数为3。然后，使用fit()函数在训练集上训练分类器。接下来，使用predict()函数在测试集上进行预测，并使用accuracy_score()函数计算分类器在测试集上的准确率。最后，输出分类器的准确率。

参考文献