OpenCV指紋識(shí)別實(shí)現(xiàn)代碼實(shí)例
一、意義
使用OpenCV進(jìn)行指紋識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜且挑戰(zhàn)性的任務(wù),因?yàn)橹讣y識(shí)別通常需要高精度的特征提取和匹配算法。雖然OpenCV提供了多種圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的工具,但直接使用OpenCV的內(nèi)置功能(如SIFT、SURF、ORB等特征檢測(cè)器)進(jìn)行指紋識(shí)別可能并不總是足夠有效。
二、代碼實(shí)現(xiàn)
1.計(jì)算匹配點(diǎn)
import os import cv2 def getNum(src, model): # 讀取兩個(gè)指紋圖像 img1 = cv2.imread(src) img2 = cv2.imread(model) # 創(chuàng)建 SIFT 特征檢測(cè)器 sift = cv2.SIFT_create() # 檢測(cè)特征點(diǎn)和計(jì)算特征描述符 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 創(chuàng)建 FLANN 匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher() # 使用 KNN 算法找到最佳的兩個(gè)匹配項(xiàng) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 存儲(chǔ)好的匹配項(xiàng) ok = [] for m, n in matches: # 根據(jù) Lowe's ratio test 過濾匹配項(xiàng) if m.distance < 0.8 * n.distance: ok.append(m) # 返回好的匹配項(xiàng)的數(shù)量 num = len(ok) return num
定義一個(gè)用于計(jì)算兩個(gè)指紋圖像之間匹配特征點(diǎn)數(shù)量的函數(shù)。這個(gè)函數(shù)使用了OpenCV庫中的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不變特征變換)特征檢測(cè)器和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,快速近似最近鄰)匹配器。通過計(jì)算兩個(gè)指紋圖像之間匹配特征點(diǎn)的數(shù)量來評(píng)估它們的相似性。
2.獲取編號(hào)
def getID(src, database): max_num = 0 # 初始化最大匹配點(diǎn)數(shù)為0 for file in os.listdir(database): # 遍歷數(shù)據(jù)庫中的文件 model = os.path.join(database, file) # 構(gòu)建模型文件的完整路徑 num = getNum(src, model) # 計(jì)算當(dāng)前模型與源指紋的匹配點(diǎn)數(shù) print("文件名:", file, "距離:", num) # 打印文件名和匹配點(diǎn)數(shù) # 如果當(dāng)前匹配點(diǎn)數(shù)大于最大匹配點(diǎn)數(shù),則更新最大匹配點(diǎn)數(shù)和對(duì)應(yīng)的文件名 if num > max_num: max_num = num name = file # 從文件名中提取ID(這里假設(shè)文件名的第一個(gè)字符是ID) ID = name[0] if name else None # 如果name為空,則ID為None(這里應(yīng)該添加錯(cuò)誤處理) # 如果最大匹配點(diǎn)數(shù)小于100,則將ID設(shè)置為9999(這通常不是一個(gè)好的做法,因?yàn)樗赡軐?dǎo)致混淆) if max_num < 100 and ID is not None: # 添加ID非空的檢查 ID = 9999 return ID
定義一個(gè)從指紋數(shù)據(jù)庫中識(shí)別與源指紋圖像最匹配的指紋,并返回與該指紋相關(guān)聯(lián)的ID。先使用 os.listdir 函數(shù)列出數(shù)據(jù)庫目錄中的所有文件,并構(gòu)建每個(gè)文件的完整路徑。調(diào)用 getNum 函數(shù)計(jì)算源指紋圖像與當(dāng)前模型指紋圖像的匹配點(diǎn)數(shù),并打印結(jié)果。如果當(dāng)前匹配點(diǎn)數(shù)大于最大匹配點(diǎn)數(shù),則更新最大匹配點(diǎn)數(shù)和對(duì)應(yīng)的文件名。
3.獲取姓名
def getName(ID): # 定義一個(gè)字典來映射ID到姓名 nameID = {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e', 5: 'f', 6: 'g', 7: 'h', 8: 'i', 9: 'j', 9999: 'k'} # 從字典中獲取姓名(如果ID不在字典中,則返回None) name = nameID.get(int(ID)) return name
通過一個(gè)預(yù)定義的字典 nameID 來根據(jù)給定的ID獲取對(duì)應(yīng)的姓名。如果給定的ID不在字典中,理論上應(yīng)該返回 None 或者采取其他措施來處理這種情況。
4.主函數(shù)
if __name__ == "__main__": src = 'src.bmp' # 源指紋圖像的路徑 database = 'database' # 指紋數(shù)據(jù)庫目錄的路徑 ID = getID(src, database) # 獲取指紋ID name = getName(ID) # 根據(jù)ID獲取姓名 print('識(shí)別結(jié)果:', name) # 打印識(shí)別結(jié)果
使用之前定義的 getID 和 getName 函數(shù)來識(shí)別指紋圖像并打印出對(duì)應(yīng)的姓名。
三、總結(jié)
該代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的指紋識(shí)別系統(tǒng),使用了SIFT特征和FLANN匹配器對(duì)指紋進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。但事實(shí)上我們可能遇到各種問題,所以需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)代碼進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,特別是指紋圖像的預(yù)處理和特征提取部分。
到此這篇關(guān)于OpenCV指紋識(shí)別實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV指紋識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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