【源码】基于Python和TensorFlow的货币识别系统

项目简介

这是一个使用Python和TensorFlow库开发的货币识别系统，旨在帮助盲人识别纸币，以及对大量纸币进行分类，为普及自动验钞机、无人化商店等应用场景提供支持。

项目的主要特性和功能

1. 语言和环境：采用Python 3.9，依赖CUDA 11.1和cuDNN 8.0.5运行TensorFlow 2.8.0。
2. 图像资料：涵盖伊拉克、印度、尼泊尔、香港和台湾等不同国家和地区的货币图像，包含10、20、50、100、200、500、1000等多种面额。
3. 操作说明：包含Split_Data、GetData、Create_model等一系列函数，可进行模型训练、预测等操作。
4. 模型功能：基于EfficientNet架构的深度学习模型，可识别纸币图像，预测纸币的国家与面值。
5. 预测功能：支持单张图片预测和批量图片预测。
6. 模型保存与加载：可保存训练好的模型权重，便于后续加载使用。
7. 可视化训练历史：通过折线图展示模型训练过程。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤安装使用： 1. 解压源码文件，确保所有文件和文件夹在同一目录下。 2. 通过pip安装必要的Python库：pip install tensorflow。 3. 根据项目需求，配置CUDA和cuDNN环境。 4. 在命令行中运行python脚本（如currency.py），按提示进行数据分割、模型训练等操作。 5. 使用提供的函数进行模型预测，包括单张图片预测和批量图片预测。 6. 可选择保存和加载模型权重。

注意：具体使用步骤可能需根据项目实际需求和用户实际情况调整。使用中遇到问题，可参考项目文档或寻求项目维护者帮助。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】