Python和OpenCV進行指紋識別與驗證的實現
在現代安全系統(tǒng)中，指紋識別因其唯一性和便捷性而成為一種廣泛使用的生物識別技術。在本文中，我們將探討如何使用Python編程語言和OpenCV庫來實現一個基本的指紋識別和驗證系統(tǒng)。
環(huán)境設置
首先，確保你的開發(fā)環(huán)境中安裝了Python和OpenCV庫。如果未安裝，可以通過以下命令安裝OpenCV：
pip install opencv-python
指紋識別原理
指紋識別主要依賴于圖像處理技術來識別和比較指紋圖像中的特征點。我們使用SIFT（尺度不變特征變換）算法來檢測關鍵點并計算描述符，然后使用FLANN（快速最近鄰）算法來匹配這些特征點。
一. 指紋驗證
實現步驟
1. 圖像讀取與顯示
我們首先讀取指紋圖像并使用OpenCV顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
src = cv2.imread("src.bmp")
model = cv2.imread("model.bmp")
cv_show('Source Image', src)
cv_show('Model Image', model)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關鍵點和描述符，并使用FLANN算法進行特征點匹配：
sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None) flann = cv2.FlannBasedMatcher() matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
3. 篩選匹配點
使用Lowe’s ratio test篩選匹配點，這是一種常用的方法來剔除錯誤匹配：
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.65 * n.distance:
good.append(m)
4. 結果展示
我們將匹配成功的點在圖像上進行標記，并顯示結果：
for i in good:
x1, y1 = kp1[i.queryIdx].pt
x2, y2 = kp2[i.trainIdx].pt
cv2.circle(src, (int(x1), int(y1)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(model, (int(x2), int(y2)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv_show('Marked Source Image', src)
cv_show('Marked Model Image', model)
5. 驗證結果
最后，我們可以根據匹配點的數量來判斷指紋是否匹配：
if len(good) >= 500:
result = "Authentication Successful"
else:
result = "Authentication Failed"
print(result)
6. 運行結果
二. 指紋識別
實現步驟
1. 圖像讀取與顯示
首先，我們需要讀取指紋圖像并顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關鍵點和描述符，并使用FLANN算法進行特征點匹配：
def getNum(src, model):
img1 = cv2.imread(src)
img2 = cv2.imread(model)
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
ok = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.8 * n.distance:
ok.append(m)
num = len(ok)
return num
3. 獲取指紋編號
然后，我們將輸入的指紋與數據庫中的指紋進行比較，找到匹配度最高的指紋，并獲取其編號：
def getID(src, database):
max = 0
for file in os.listdir(database):
model = os.path.join(database, file)
num = getNum(src, model)
print("文件名:", file, "匹配點個數", num)
if num > max:
max = num
name = file
ID = name[0]
if max < 100:
ID = 9999
return ID
4. 獲取對應姓名
根據指紋編號，我們從預定義的字典中獲取對應的姓名：
def getName(ID):
nameID = {0: '張三', 1: '李四', 2: '王五', 3: '趙六', 4: '朱老七', 5: '錢八',
6: '曹九', 7: '王二麻子', 8: 'andy', 9: 'Anna', 9999: '沒找到'}
name = nameID.get(int(ID))
return name
5. 主函數
最后，在主函數中，我們將上述步驟整合起來，實現指紋識別的完整流程：
if __name__ == "__main__":
src = "src.bmp"
database = "database"
ID = getID(src, database)
name = getName(ID)
print("識別結果為:", name)
6. 運行結果
三. 畫出指紋匹配成功點
實現步驟
1. 圖像讀取與顯示
首先，我們需要讀取指紋圖像并顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
src1 = cv2.imread("src1.bmp")
cv_show('Source Image 1', src1)
model = cv2.imread("model.bmp")
cv_show('Model Image', model)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關鍵點和描述符，并使用FLANN算法進行特征點匹配：
sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None) flann = cv2.FlannBasedMatcher() matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
3. 篩選匹配點
使用Lowe’s ratio test篩選匹配點，這是一種常用的方法來剔除錯誤匹配：
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.4 * n.distance:
good.append((m, n))
4. 標記匹配的特征點
在兩個圖像上標記匹配的特征點，并顯示標記后的圖像：
aa = [m.queryIdx for m, n in good]
bb = [m.trainIdx for m, n in good]
for i in aa:
x, y = kp1[i].pt
cv2.circle(src1, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)
for j in bb:
x, y = kp2[j].pt
cv2.circle(model, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv_show('Marked Source Image', src1)
cv_show('Marked Model Image', model)
5. 繪制匹配點連線
使用cv2.drawMatchesKnn函數繪制匹配點連線：
matched_image = cv2.drawMatchesKnn(src1, kp1, model, kp2, good, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
cv_show('Matched Points', matched_image)
6. 運行結果
總結
通過本文的介紹，我們實現了一個基于Python和OpenCV的簡單指紋識別和驗證系統(tǒng)。這個系統(tǒng)可以有效地檢測和匹配指紋圖像中的關鍵點，從而實現身份驗證。當然，這個系統(tǒng)還有許多可以改進的地方，比如提高匹配算法的準確性、優(yōu)化用戶界面等。
到此這篇關于Python和OpenCV進行指紋識別與驗證的實現的文章就介紹到這了,更多相關Python OpenCV指紋識別與驗證內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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