钱币局部图像比对 Demo（Python/OpenCV）产品系统Vibe Coding

面向古钱币版别研究的本地辅助比对场景。使用者在标准图中标记文字笔画等局部特征，再与另一张照片对齐比较。锈迹、磨损和拍摄角度会干扰整体相似度，因此本原型重点展示局部特征点数量与并排图，供人工判断。当前仅为阶段一技术演示，不作真伪鉴定。

支持导入标准图和待比对图；自动尝试检测圆形钱币并统一裁切；可在标准图上拖动创建多个 ROI 特征区域、命名、删除并本地保存；使用 ORB 特征匹配和 RANSAC 估计旋转缩放变换；对齐后逐区域统计 ORB 匹配点数及双方特征点数，并提供局部图并排预览。对特征点不足或对齐可信度不足的图片显示失败提示。

采用 Python、OpenCV、NumPy 和 Tkinter 构建离线 Windows 桌面原型。Hough 圆检测定位钱币，ORB 描述子与 BFMatcher 提供候选匹配，RANSAC 估计仿射变换；在对齐后的 ROI 内单独统计匹配点。已提供 PyInstaller 打包的 EXE。仅用合成图完成流程验证，尚未获得真实钱币验收样本；多版别管理与历史记录待后续开发。