使用Java从图像中检测硬币（没有开源库）

Question

问题：

编写Java应用程序，让用户捕获/上传任何图像。之后，程序将检测图像中的便士，镍币，硬币和四分之一硬币并显示硬币总数（例如1.21美元）。任何其他现金表格（如账单，票据，支票）都应予以忽略。

不使用开源库。

我需要知道的事情：

经过大量研究后，我发现Hugh Transform的实施可以提供帮助。就个人而言，我学过商业经济学，对复杂数学的知识非常有限。

1. 有人可以指导我从初学者角度学习Hugh Transform吗？

2. 我想说我找到了一种检测圆圈（椭圆）的方法。如何区分不同类型的硬币。

   • 颜色不会有帮助因为只有便士有铜色。所有其他类型的硬币都有银色。
   • 半径或直径不会有帮助，因为照片缩放级别也会影响输出。
   • 最后，我们无法比较其他硬币的原因，图片中可能没有镍或一分钱。

我知道这是一个开放式的问题。任何初学者级别的帮助和指导将不胜感激。

Answer 1

你有两个不同的问题。首先是简单地在图像上找到任何圆圈。这就是Hough Transform所做的。第二个是将找到的圆圈与硬币相关联。您将需要这里非常复杂的特征检测算法，我不确定您是否必须从头开始编写所有代码而不使用任何开放库。所以我建议你停止研究霍夫变换或改变你的任务条件。至于霍夫变换，它是非常简单的算法，没有任何复杂的数学。如果您对其实现有任何问题，可以使用open source code检查opencv库，并将其作为您自己实现的起点。

Answer 2

首先澄清一些问题

• 硬币可以相互重叠吗？
• 源图像的分辨率下限是多少？

我会这样做：

1. 派生图像以使边缘可见
2. 添加一些处理以增强边缘并消除噪音
   • 形态学运算符和平滑滤波器适用于此
   • 可能是一些自适应阈值
   • 硬币周边的边缘和压花的内部应该是可见的!!!
3. 创建二进制图像
   • 所以下面的阈值是黑色
   • 以上是白色......或反向
4. 找到圆圈/椭圆
   • 代数或通过CHT（圆形霍夫变换）
5. 处理每个椭圆
   • 通过比较其内部边缘与已知硬币图像
   • 可以使用任何算法：
   • simple OCR
   • polygon comparison
   • 如果发现与已知硬币图像匹配则将其值计入您的总和
   • 您可以尝试比较非显而易见的事情，例如
   • 边缘密度，边缘尺寸直方图等

这也可以通过找到合适的位置来解决

• 所以圆圈检测保持原样
• 但为了比较
• 从源图片中找到圆圈
• 转向灰度
• 标准化尺寸，对比度/光照条件以匹配已知的灰度coint图像
• 尝试所有轮换
• substract source and known image
• 记住已知的图像和旋转角度，其中abs差异最小
• 最后你应该得到正确的结果
• 或者如果差异大于阈值，则硬币不是您支持的硬币