有没有下人民币的？
目前手机软件还没有能够直接下载人民币的，但是如果你会一些简单的编程知识，自己编写一个软件来实现这个功能还是有可能的。 这里给大家展示一下如何用电脑软件来模拟实现这个功能（其实就是用电脑自动挂机不停点击）。 首先需要准备一张含有人民币的大面值钞票或者硬币，推荐使用钞票，因为找起来比较方便，而且有些银行的自助服务终端是可以识别钞票的。 然后我们打开快速截图工具，选择区域截图，把刚刚准备的钞票放上去，截图之后就会保存两张图片，我们把这张含有人民币的图片保存在本地相册中。 接着我们用PS打开这张图片，因为我们的目的是要把这张纸上的人民币金额提取出来，所以只需要把含有人民币的钱款部位抠图出来即可。为了便于观察，我把原来图片中多余的钱币标记框掉了。 按下键盘Ctrl+Alt+A，全选截图区域后，粘贴到新建空白图中，然后再把原图片删掉。这样我们就得到了一张纯纸币图片了。
接下来我们要对这张图片进行处理，让软件能从中识别出人民币面额和数字。我使用的工具是InfyPraat，一款基于Python语言开发的语音识别工具，它除了可以识别普通话之外，还可以识别许多种方言，识别率相当高。 InfyPraat本身是一款语音识别软件，不能直接读取图片信息，所以我们先要把它和另外一款工具结合使用——Caffe2，这是一款深度学习框架。 Caffe2可以直接读取图片中的二维数据，我们通过训练让模型学习如何辨别不同币值的人民币，最后把识别结果反馈给我们。 在实际测试的时候我发现，对于50元、100元以及5元等票面数额比较大的纸币，识别的准确度很高，几乎能达到100%；但是对于1元和2元的纸币识别效果就不太理想，有时甚至完全无法识别。
最后我们来测试一下，在手机上能不能正确显示识别结果。我用的是支付宝钱包中的“扫一扫”功能，把刚才处理好的图片添加进去，支付宝会根据网络情况尝试识别图片内容，如果识别成功会显示出正确的货币数额。经过多次尝试，发现50元以及100元的纸币识别成功率最高，而1块钱的人民币有时候能正常显示识别结果，但更多时候也会出错误。 用相同的原理，大家可以试试微信扫码支付或者QQ钱包，看是否能正确显示识别结果。