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介绍 本文的目的和意义 货币识别技术的应用场景 货币识别的基本原理 图像处理技术在货币识别中的应用 特征提取方法：SIFT、HOG等 支持向量机（SVM）分类器的使用 实现过程 数据集的收集和预处理 特征提取和训练分类器 参考文献

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：

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。

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。

零售业：在零售行业，特别是大型超