opencv圖像處理之指紋驗證的實現(xiàn)

更新時間：2025年04月02日 10:41:31 作者：不吃香菜？

本文主要介紹了opencv圖像處理之指紋驗證的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、簡介

在當今數(shù)字化時代，生物識別技術作為一種安全、便捷的身份驗證方式，正廣泛應用于各個領域。指紋識別作為生物識別技術中的佼佼者，因其獨特性和穩(wěn)定性，成為了眾多應用場景的首選。今天，我們就來深入探討如何利用 OpenCV 庫實現(xiàn)一個簡單的指紋識別系統(tǒng)，并詳細解讀相關代碼。

二、具體案例實現(xiàn)

本例是將src1和src2與模板model進行匹配的一個代碼實現(xiàn)

具體代碼如下

import cv2
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
def verification(src, model):
    # 創(chuàng)建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 檢測關鍵點和計算描述符（特征向量） 源圖像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二個參數(shù)：掩膜
    # 檢測關鍵點和計算描述符 模板圖像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 創(chuàng)建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近鄰匹配(des1中的每個描述符與des2中的最近兩個描述符進行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征點描述符的歐式距離，數(shù)值越小也就說明倆個特征點越相近。
# queryIdx：測試圖像的特征點描述符的下標（第幾個特征點描述符），同時也是描述符對應特征點的下標。
# trainIdx：樣本圖像的特征點描述符下標, 同時也是描述符對應特征點的下標。
    # 進行比較篩選
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近點的匹配結果，n是次接近點的匹配結果
        # 根據(jù)Lowe's比率測試，選擇最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 統(tǒng)計通過篩選的匹配數(shù)量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "認證通過"
    else:
        result = "認證失敗"
    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驗證結果為：", result1)
    print("src2驗證結果為：", result2)

1. 圖像顯示函數(shù)

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

這個函數(shù)的作用是使用 OpenCV 的imshow函數(shù)顯示圖像，并通過waitKey(0)等待用戶按下任意鍵后關閉圖像窗口。name參數(shù)是窗口的名稱，img參數(shù)是要顯示的圖像數(shù)據(jù)

2. 指紋驗證函數(shù)

def verification(src, model):
    # 創(chuàng)建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 檢測關鍵點和計算描述符（特征向量） 源圖像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二個參數(shù)：掩膜
    # 檢測關鍵點和計算描述符 模板圖像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 創(chuàng)建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近鄰匹配(des1中的每個描述符與des2中的最近兩個描述符進行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征點描述符的歐式距離，數(shù)值越小也就說明倆個特征點越相近。
# queryIdx：測試圖像的特征點描述符的下標（第幾個特征點描述符），同時也是描述符對應特征點的下標。
# trainIdx：樣本圖像的特征點描述符下標, 同時也是描述符對應特征點的下標。
    # 進行比較篩選
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近點的匹配結果，n是次接近點的匹配結果
        # 根據(jù)Lowe's比率測試，選擇最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 統(tǒng)計通過篩選的匹配數(shù)量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "認證通過"
    else:
        result = "認證失敗"
    return result

首先，創(chuàng)建 SIFT 特征提取器對象sift。

然后，分別對輸入的待驗證指紋圖像src和模板指紋圖像model使用sift.detectAndCompute方法檢測關鍵點并計算描述符。detectAndCompute方法的第一個參數(shù)是圖像，第二個參數(shù)是掩膜（這里設為None）。

接著，創(chuàng)建 FLANN 匹配器對象flann，并使用flann.knnMatch方法對兩個圖像的描述符進行匹配，k=2表示為每個描述符找到兩個最近的匹配。

之后，通過遍歷匹配結果，根據(jù) Lowe's 比率測試（即m.distance < 0.8 * n.distance）篩選出最佳匹配點，存入ok列表。

最后，統(tǒng)計ok列表的長度，即匹配點的數(shù)量。如果數(shù)量大于等于 500，則認為認證通過，返回 "認證通過"；否則返回 "認證

3. 主函數(shù)

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驗證結果為：", result1)
    print("src2驗證結果為：", result2)

在主函數(shù)中，首先使用cv2.imread函數(shù)讀取三張圖像，分別是src1.BMP、src2.BMP（待驗證指紋圖像）和model.BMP（模板指紋圖像）。然后使用cv_show函數(shù)依次顯示這三張圖像。接著，分別對src1和src2調用verification函數(shù)進行指紋驗證，并將結果存儲在result1和result2中。最后，打印出兩個待驗證指紋圖像的驗證結果。

4、運行結果

三、總結

通過上述代碼，我們成功實現(xiàn)了一個基于 OpenCV 的簡單指紋驗證系統(tǒng)。這個系統(tǒng)能夠根據(jù)指紋圖像的特征匹配情況判斷指紋是否匹配。然而，實際應用中，還存在一些可以優(yōu)化和改進的地方。例如，指紋圖像的預處理（如去噪、增強對比度等）可以進一步提高特征提取的準確性；調整匹配算法的參數(shù)或嘗試其他更先進的匹配算法，可以提高匹配的精度和效率。希望本文的介紹和代碼示例能夠幫助你對 OpenCV 指紋驗證技術有更深入的理解，也期待你在實際應用中不斷探索和完善，將指紋驗證技術應用到更多有價值的場景中。

到此這篇關于opencv圖像處理之指紋驗證的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關opencv 指紋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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