(源码)基于Python和TensorFlow的货币识别系统.zip

# 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。该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**: 项目使用Python 3.9，依赖CUDA 11.1和cuDNN 8.0.5来运行TensorFlow 2.8.0。 2. **图像资料**: 项目包含来自伊拉克、印度、尼泊尔、香港和台湾等不同国家和地区的货币图像，面额包括10、20、50、100、200、500、1000等多种。 3. **操作说明**: 项目包含一系列函数，如Split_Data用于数据分割，GetData用于数据增强和标签匹配，Create_model用于建立模型等。用户可以通过这些函数进行模型训练、预测等操作。 4. **模型功能**: 通过深度学习模型（基于EfficientNet架构）对纸币图像进行识别，预测纸币的国家与面值。 5. **预测功能**: 提供单张图片预测和批量图片预测的功能。 6. **模型保存与加载**: 用户可以保存训练好的模型权重，以便在需要时加载和使用。 7. **可视化训练历史**: 通过折线图展示模型的训练过程。 ## 安装使用步骤 假设用户已经下载了本项目的源码文件，可以按照以下步骤进行安装和使用： 1. 解压源码文件，确保所有文件和文件夹都在同一目录下。 2. 安装必要的Python库，可以通过pip安装：`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（例如currency.py），根据提示进行操作，如数据分割、模型训练等。 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. 可选地，保存和加载模型权重。 注意：具体的使用步骤可能需要根据项目的实际需求和用户的实际情况进行调整。在使用过程中如果遇到问题，可以参考项目的文档或寻求项目维护者的帮助。