古币版面对比工具
案例介绍
项目从算法选型、数据验证、GUI 界面开发到 Windows 免安装 EXE 打包、配套文档编写，全程独立完成，历经 79 轮迭代，所有参数均有实测数据支撑。
项目严格满足核心约束：完全本地离线运行，无任何网络上传、请求、爬虫；采用四类特征（字形笔画、文字位置、穿孔内郭、外缘版面）共同参与相似度计算；交付免安装 Windows 客户端，双击即可运行，无需额外部署 Python 环境。
技术难点
古钱币识别存在天然挑战：同品类不同版别差异极微小，往往仅单字一笔偏移；而同一版别的钱币，会因锈蚀、包浆、磨损、拍摄角度产生巨大外观变化，这种差异甚至大于版式之间的区别。传统 SSIM、直方图、像素比对等方法容易被锈色干扰，极易出现误判、漏判。
核心技术方案
- 采用锈色鲁棒的 ORB 特征，结合黑帽变换提取笔画掩码，仅保留钱币文字细结构，规避锈色、包浆干扰；
- 自动检测币缘与方孔，做几何归一化，完成图像旋转、平移、尺度对齐，统一到标准画布；
- 多判据融合算法：对多维度得分做秩归一化加权，消除量纲差异，降低异常样本干扰；支持一个版别绑定多张标准样本，取最优匹配分数；
- 粗筛加速模块：通过降采样版面图快速缩小候选范围，提升大批量图片处理速度；
- 可解释输出：逐条展示每个版别未命中原因，绘制匹配连线，标注内点率，提示结果可信度，保留人工复核空间。
古币版面对比工具
案例介绍
项目概述
项目从算法选型、数据验证、GUI 界面开发到 Windows 免安装 EXE 打包、配套文档编写，全程独立完成，历经 79 轮迭代，所有参数均有实测数据支撑。
项目严格满足核心约束：完全本地离线运行，无任何网络上传、请求、爬虫；采用四类特征（字形笔画、文字位置、穿孔内郭、外缘版面）共同参与相似度计算；交付免安装 Windows 客户端，双击即可运行，无需额外部署 Python 环境。
技术难点
古钱币识别存在天然挑战：同品类不同版别差异极微小，往往仅单字一笔偏移；而同一版别的钱币，会因锈蚀、包浆、磨损、拍摄角度产生巨大外观变化，这种差异甚至大于版式之间的区别。传统 SSIM、直方图、像素比对等方法容易被锈色干扰，极易出现误判、漏判。
核心技术方案
- 采用锈色鲁棒的 ORB 特征，结合黑帽变换提取笔画掩码，仅保留钱币文字细结构，规避锈色、包浆干扰；
- 自动检测币缘与方孔，做几何归一化，完成图像旋转、平移、尺度对齐，统一到标准画布；
- 多判据融合算法：对多维度得分做秩归一化加权，消除量纲差异，降低异常样本干扰；支持一个版别绑定多张标准样本，取最优匹配分数；
- 粗筛加速模块：通过降采样版面图快速缩小候选范围，提升大批量图片处理速度；
- 可解释输出：逐条展示每个版别未命中原因，绘制匹配连线，标注内点率，提示结果可信度，保留人工复核空间。
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