本项目为MATLAB实现的货币识别系统，适用于毕业设计。通过图像处理和机器学习技术，自动识别不同面额的货币，提供源代码及详细文档。
标题中的“毕业设计MATLAB_货币识别.zip”表明这是一个基于MATLAB的项目，目标是实现货币的自动识别。MATLAB是一种强大的编程环境，常用于数值计算、数据分析和算法开发，在工程和科学领域广泛应用。这个项目可能涉及到图像处理、模式识别和机器学习等IT领域的核心知识。
描述中的“毕业设计MATLAB源码资料”提示我们，这是一份包含源代码的资源，用于完成毕业设计。毕业设计通常要求学生独立完成一个项目，展示他们在学术生涯中学到的知识和技能。因此，这个MATLAB项目可能是对图像处理和机器学习技术的实际应用，用于解决货币识别问题。
标签“MATLAB 毕业设计”进一步确认了项目的性质，强调了使用MATLAB进行软件开发的背景。
根据压缩包内的文件名，我们可以推测项目的工作流程：
1. dollar 3.jpg、pound 1.jpg、rupee2.jpg、yen 4.jpg：这些可能是训练和测试用的货币图像样本，分别代表美元、英镑、卢比和日元。在图像处理和机器学习中，这类数据用于训练模型识别不同类型的货币。
2. edgehist.m：边缘直方图可能是用来检测图像边缘的函数，这是图像预处理的一个步骤，有助于突出图像特征，如轮廓和纹理。
3. currency_recognition.m：这个文件可能是整个货币识别系统的核心，包含了图像处理和分类的逻辑。可能包括图像的预处理（例如灰度化、二值化、降噪）、特征提取（如边缘、颜色、纹理）和分类器的实现（如支持向量机、神经网络或决策树）。
4. color_luv.m：LUV色彩空间常用于色彩分析和图像处理，这个函数可能用于将图像从RGB色彩空间转换到LUV色彩空间，以便更好地提取颜色特征。
5. totalfeature.m：这个函数可能负责从图像中提取各种特征（如形状、纹理、边缘和颜色），这些特征将作为分类器的输入。
6. db.mat：这是一个MATLAB数据文件，很可能存储了训练数据集或者模型参数。对于货币识别系统来说，它可能包含已标注的货币图像数据。
7. license.txt：通常包含软件的许可协议，规定了如何使用和分发项目代码。
这个MATLAB项目涉及的知识点包括：
- 图像处理：边缘检测、色彩空间转换、特征提取
- 机器学习：分类算法（如SVM、神经网络）、特征选择和组合
- 数据处理：数据集的构建和管理
- MATLAB编程：使用MATLAB的图像处理和机器学习工具箱
通过这个毕业设计，学生可以深入理解图像识别流程，锻炼编程能力，并掌握相关领域的理论知识和技术。
5星
