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opencv圖像處理之指紋驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)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(yàn)證的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、簡(jiǎn)介

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，生物識(shí)別技術(shù)作為一種安全、便捷的身份驗(yàn)證方式，正廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。指紋識(shí)別作為生物識(shí)別技術(shù)中的佼佼者，因其獨(dú)特性和穩(wěn)定性，成為了眾多應(yīng)用場(chǎng)景的首選。今天，我們就來(lái)深入探討如何利用 OpenCV 庫(kù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的指紋識(shí)別系統(tǒng)，并詳細(xì)解讀相關(guān)代碼。

二、具體案例實(shí)現(xiàn)

本例是將src1和src2與模板model進(jìn)行匹配的一個(gè)代碼實(shí)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(cè)關(guān)鍵點(diǎn)和計(jì)算描述符（特征向量） 源圖像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二個(gè)參數(shù)：掩膜
    # 檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)和計(jì)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(gè)描述符與des2中的最近兩個(gè)描述符進(jìn)行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征點(diǎn)描述符的歐式距離，數(shù)值越小也就說(shuō)明倆個(gè)特征點(diǎn)越相近。
# queryIdx：測(cè)試圖像的特征點(diǎn)描述符的下標(biāo)（第幾個(gè)特征點(diǎn)描述符），同時(shí)也是描述符對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的下標(biāo)。
# trainIdx：樣本圖像的特征點(diǎn)描述符下標(biāo), 同時(shí)也是描述符對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的下標(biāo)。
    # 進(jìn)行比較篩選
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近點(diǎn)的匹配結(jié)果，n是次接近點(diǎn)的匹配結(jié)果
        # 根據(jù)Lowe's比率測(cè)試，選擇最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 統(tǒng)計(jì)通過(guò)篩選的匹配數(shù)量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "認(rèn)證通過(guò)"
    else:
        result = "認(rèn)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(yàn)證結(jié)果為：", result1)
    print("src2驗(yàn)證結(jié)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(gè)函數(shù)的作用是使用 OpenCV 的imshow函數(shù)顯示圖像，并通過(guò)waitKey(0)等待用戶按下任意鍵后關(guān)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(yàn)證函數(shù)

def verification(src, model):
    # 創(chuàng)建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)和計(jì)算描述符（特征向量） 源圖像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二個(gè)參數(shù)：掩膜
    # 檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)和計(jì)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(gè)描述符與des2中的最近兩個(gè)描述符進(jìn)行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征點(diǎn)描述符的歐式距離，數(shù)值越小也就說(shuō)明倆個(gè)特征點(diǎn)越相近。
# queryIdx：測(cè)試圖像的特征點(diǎn)描述符的下標(biāo)（第幾個(gè)特征點(diǎn)描述符），同時(shí)也是描述符對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的下標(biāo)。
# trainIdx：樣本圖像的特征點(diǎn)描述符下標(biāo), 同時(shí)也是描述符對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的下標(biāo)。
    # 進(jìn)行比較篩選
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近點(diǎn)的匹配結(jié)果，n是次接近點(diǎn)的匹配結(jié)果
        # 根據(jù)Lowe's比率測(cè)試，選擇最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 統(tǒng)計(jì)通過(guò)篩選的匹配數(shù)量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "認(rèn)證通過(guò)"
    else:
        result = "認(rèn)證失敗"
    return result

首先，創(chuàng)建 SIFT 特征提取器對(duì)象sift。

然后，分別對(duì)輸入的待驗(yàn)證指紋圖像src和模板指紋圖像model使用sift.detectAndCompute方法檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算描述符。detectAndCompute方法的第一個(gè)參數(shù)是圖像，第二個(gè)參數(shù)是掩膜（這里設(shè)為None）。

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

之后，通過(guò)遍歷匹配結(jié)果，根據(jù) Lowe's 比率測(cè)試（即m.distance < 0.8 * n.distance）篩選出最佳匹配點(diǎn)，存入ok列表。

最后，統(tǒng)計(jì)ok列表的長(zhǎng)度，即匹配點(diǎn)的數(shù)量。如果數(shù)量大于等于 500，則認(rèn)為認(rèn)證通過(guò)，返回 "認(rèn)證通過(guò)"；否則返回 "認(rèn)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(yàn)證結(jié)果為：", result1)
    print("src2驗(yàn)證結(jié)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(yàn)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(duì)src1和src2調(diào)用verification函數(shù)進(jìn)行指紋驗(yàn)證，并將結(jié)果存儲(chǔ)在result1和result2中。最后，打印出兩個(gè)待驗(yàn)證指紋圖像的驗(yàn)證結(jié)果。

4、運(yùn)行結(jié)果

三、總結(jié)

通過(guò)上述代碼，我們成功實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于 OpenCV 的簡(jiǎn)單指紋驗(yàn)證系統(tǒng)。這個(gè)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(shí)際應(yīng)用中，還存在一些可以優(yōu)化和改進(jìn)的地方。例如，指紋圖像的預(yù)處理（如去噪、增強(qiáng)對(duì)比度等）可以進(jìn)一步提高特征提取的準(zhǔn)確性；調(diào)整匹配算法的參數(shù)或嘗試其他更先進(jìn)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(duì) OpenCV 指紋驗(yàn)證技術(shù)有更深入的理解，也期待你在實(shí)際應(yīng)用中不斷探索和完善，將指紋驗(yàn)證技術(shù)應(yīng)用到更多有價(jià)值的場(chǎng)景中。

到此這篇關(guān)于opencv圖像處理之指紋驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv 指紋驗(yàn)證內(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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