为提高硬币识别与计数的自动化程度，本文设计并实现了一种基于 MATLAB GUI 的硬币自动检测与计数系统。系统主要采用图像预处理、边缘提取、形态学处理以及霍夫圆变换等图像处理技术，实现了对硬币图像的有效识别与精确计数。用户通过图形界面可实现图像的导入、处理、显示和计数结果输出，操作简便直观。实验结果表明，该系统对背景较为复杂的硬币图像亦能保持较高的检测准确率，具有较好的实用性和推广价值。该研究为图像识别技术在智能计数、自动售货、金融管理等领域的应用提供了一种可行方案。
作者：张家梁(自研改进)
引言
随着图像识别与处理技术的不断发展，其在自动化检测与智能识别领域中的应用日益广泛。尤其在金融、零售、自助服务等场景中，硬币的自动识别与计数成为提高效率、降低人工成本的关键技术之一。传统的硬币识别方式主要依赖于硬件设备，成本高、灵活性差，难以适应复杂场景的应用需求。
近年来，基于数字图像处理的方法逐渐成为研究热点。霍夫圆变换（Hough Circle Transform）作为一种经典的圆形目标检测算法，具有较强的抗干扰能力，能够在边缘模糊、部分遮挡等情况下实现较高的检测准确率。借助 MATLAB 强大的图像处理工具箱及其 GUI 编程功能，可以快速构建图像识别系统原型，实现交互式操作与算法可视化。
本文基于 MATLAB 平台，设计并实现了一个集图像导入、边缘检测、圆形识别与结果输出于一体的硬币自动检测与计数系统。该系统通过图形用户界面（GUI）进行操作，用户无需具备专业编程知识即可使用，具有良好的交互性和可扩展性。研究结果表明，该系统在不同光照与背景条件下均表现出良好的鲁棒性与识别性能，具有较高的应用潜力。
系统架构
1.系统概述
本系统基于MATLAB平台，结合图像处理与图形用户界面（GUI）技术，构建了一个集图像输入、预处理、霍夫变换检测、结果显示与统计分析于一体的硬币自动检测与计数系统。
系统主要包括以下几个模块：
本系统操作简单，界面直观，可有效提升图像中硬币的自动检测与识别效率，具有一定的实用价值和可扩展性。
2.系统流程图
研究方法
本系统采用基于图像处理的目标检测方法，通过 MATLAB 平台集成 GUI 编程和图像处理工具箱，实现硬币目标的自动识别与数量统计。研究方法主要包括图像预处理、边缘提取、形态学操作以及霍夫圆检测四个核心步骤，具体如下：
实验结果
在所选的六张代表性测试图中，系统全部正确给出了硬币个数。
总体准确率：100 %（6/6）
1.检测过程
典型检测过程（以图2为例）
2.结果分析
3枚硬币（深色背景）
12枚新加坡硬币(网格纸背景)
5枚硬币部分遮挡
10枚金色硬币密集堆叠
10 枚大小不一硬币(散布排列)
6 枚不同材质/币种硬币
鲁棒性
误检控制
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本系统在 6 张不同场景图片上实现了 100 % 的计数准确率，验证了灰度化 → 二值化 → 边缘提取 → 膨胀 → 霍夫圆检测 这一经典流水线在硬币计数任务上的有效性。后续若需在 批量工业分拣 或 复杂遮挡场景 中使用，可考虑与深度学习方法结合，以进一步提升鲁棒性和自动化程度。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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