opencv图像处理之指纹验证的实现

目录

• 一、简介
• 二、具体案例实现
• 1. 图像显示函数
• 2. 指纹验证函数
• 3. 主函数
• 4、运行结果
• 三、总结

一、简介

在当今数字化时代，生物识别技术作为一种安全、便捷的身份验证方式js，正广泛应用于各个领域。指纹识别作为生物识别技术中的佼佼者，因其独特性和稳定性，成为了众多应用场景的首选。今天，我们就来深入探讨如何利用 OpenCV 库实现一个简单的指纹识别系统，并详细解读相关代码。

二、具体案例实现

本例是将src1和src2与模板model进行匹配的一个代码实现

具体代码如下

import cv2
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
def verification(src, model):
    # 创建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二个参数：掩膜
    # 检测关键点和计算描述符 模板图像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
    # 进行比较筛选
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
        # 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 统计通过筛选的匹配数量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = 编程"认证通过"
    else:
        result = "认证失败"
    return result
if __name__ == "__main__":
    src1 = cv2.imread("src1.BMP")
    cv_show('src1', src1)
    src2 = cv2.imread("src2.BMP")
    cv_show('src2', src2)
    model = cv2.imread("model.BMP")
    cv_show('model', model)
    result1= verification(src1, model)
    result2= verification(src2, model)
    print("src1验证结果为：", result1)
    print("src2验证结果为：", result2)

1. 图像显示函数

def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)

这个函数的作用是使用 OpenCV 的imshow函数显示图像，并通过waitKey(0)等待用户按下任意键后关闭图像窗口。name参数是窗口的名称，img参数是要显示的图像数据

2. 指纹验证函数

def verification(src, model):
    # 创建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二个参数：掩膜
    # 检测关键点和计算描述符 模板图像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
    # 进行比较筛选
    ok = []
    for m, n in matcjshes:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
        # 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.di编程客栈stance:
            ok.append(m)
    # 统计通过筛选的匹配数量
    num = lejsn(ok)
    if num >= 500:
        result = "认证通过"
    else:
        result = "认证失败"
    return result

首先，创建 SIFT 特征提取器对象sift。

然后，分别对输入的待验证指纹图像src和模板指纹图像model使用sift.detectAndCompute方法检测关键点并计算描述符。detectAndCompute方法的第一个参数是图像，第二个参数是掩膜（这里设为None）。

接着，创建 FLANN 匹配器对象flann，并使用flann.knnMatch方法对两个图像的描述符进行匹配，k=2表示为每个描述符找到两个最近的匹配。

之后，通过遍历匹配结果，根据 Lowe's 比率测试（即m.distance < 0.8 * n.distance）筛选出最佳匹配点，存入ok列表。

最后，统计ok列表的长度，即匹配点的数量。如果数量大于等于 500，则认为认证通过，返回 "认证通过"；否则返回 "认证

3. 主函数

if __name__ == "__main__":
    src1 = cv2.imread("src1.BMP")
    cv_show('src1', src1)
    src2 = cv2.imread("src2.BMP")
    cv_show('src2', src2)
    model = cv2.imread("model.BMP")
    cv_show('model', model)
    result1= verification(src1, model)
    result2= verification(src2, model)
    print("src1验证结果为：", result1)
    print("src2验证结果为：", result2)

在主函数中，首先使用cv2.imread函数读取三张图像，分别是src1.BMP、src2.BMP（待验证指纹图像）和model.BMP（模板指纹图像）。然后使用cv_show函数依次显示这三张图像。接着，分别对src1和src2调用verification函数进行指纹验证，并将结果存储在result1和result2中。最后，打印出两个待验证指纹图像的验证结果。

4、运行结果

三、总结

通过上述代码，我们成功实现了一个基于 OpenCV 的简单指纹验证系统。这个系统能够根据指纹图像的特征匹配情况判断指纹是否匹配。然而，实际应用中，还存在一些可以优化和改进的地方。例如，指纹图像的预处理（如去噪、增强对比度等）可以进一步提高特征提取的准确性；调整匹配算法的参数或尝试其他更先进的匹配算法，可以提高匹配的精度和效率。希望本文的介绍和代码示例能够帮助你对 OpenCV 指纹验证技术有更深入的理解，也期待你在实际应用中不断探索和完善，将指纹验证技术应用到更多有价值的场景中。

到此这篇关于opencv图像处理之指纹验证的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 指纹验证内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！