快捷導(dǎo)航

OpenCV指紋識別實現(xiàn)代碼實例

更新時間：2024年10月02日 09:16:46 作者：紅米煮粥

使用OpenCV進行指紋識別涵蓋特征提取與匹配,通過SIFT和FLANN實現(xiàn)匹配點計算,進而識別指紋ID和姓名,盡管OpenCV具備強大的圖像處理功能,指紋識別依舊面臨挑戰(zhàn),需要的朋友可以參考下

一、意義

使用OpenCV進行指紋識別是一個復(fù)雜且挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因為指紋識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算機視覺的工具，但直接使用OpenCV的內(nèi)置功能（如SIFT、SURF、ORB等特征檢測器）進行指紋識別可能并不總是足夠有效。

二、代碼實現(xiàn)

1.計算匹配點

import os  
import cv2
def getNum(src, model):  
    # 讀取兩個指紋圖像  
    img1 = cv2.imread(src)  
    img2 = cv2.imread(model)  
      
    # 創(chuàng)建 SIFT 特征檢測器  
    sift = cv2.SIFT_create()  
      
    # 檢測特征點和計算特征描述符  
    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匹配項  
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)  
      
    # 存儲好的匹配項  
    ok = []  
    for m, n in matches:  
        # 根據(jù) Lowe's ratio test 過濾匹配項  
        if m.distance < 0.8 * n.distance:  
            ok.append(m)  
      
    # 返回好的匹配項的數(shù)量  
    num = len(ok)  
    return num

定義一個用于計算兩個指紋圖像之間匹配特征點數(shù)量的函數(shù)。這個函數(shù)使用了OpenCV庫中的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不變特征變換）特征檢測器和FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，快速近似最近鄰）匹配器。通過計算兩個指紋圖像之間匹配特征點的數(shù)量來評估它們的相似性。

2.獲取編號

def getID(src, database):  
    max_num = 0  # 初始化最大匹配點數(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)  # 計算當(dāng)前模型與源指紋的匹配點數(shù)  
        print("文件名：", file, "距離:", num)  # 打印文件名和匹配點數(shù)  
          
        # 如果當(dāng)前匹配點數(shù)大于最大匹配點數(shù)，則更新最大匹配點數(shù)和對應(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)該添加錯誤處理）  
      
    # 如果最大匹配點數(shù)小于100，則將ID設(shè)置為9999（這通常不是一個好的做法，因為它可能導(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

定義一個從指紋數(shù)據(jù)庫中識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)建每個文件的完整路徑。調(diào)用 getNum 函數(shù)計算源指紋圖像與當(dāng)前模型指紋圖像的匹配點數(shù)，并打印結(jié)果。如果當(dāng)前匹配點數(shù)大于最大匹配點數(shù)，則更新最大匹配點數(shù)和對應(yīng)的文件名。

3.獲取姓名

def getName(ID):  
    # 定義一個字典來映射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

通過一個預(yù)定義的字典 nameID 來根據(jù)給定的ID獲取對應(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('識別結(jié)果：', name)  # 打印識別結(jié)果

使用之前定義的 getID 和 getName 函數(shù)來識別指紋圖像并打印出對應(yīng)的姓名。