引言

在計算機視覺領域，圖像特征匹配是一個非常重要的技術，廣泛應用于物體識別、圖像拼接、運動跟蹤等場景。今天將介紹一個基于SIFT特征提取和FLANN匹配器的指紋認證系統的實現方法。

一、概述

這個指紋認證系統主要通過比較源指紋圖像和模板指紋圖像的特征點匹配數量來判斷是否認證通過。系統使用SIFT算法提取圖像特征點，然后通過FLANN匹配器進行快速近似最近鄰搜索，最后根據匹配點數量決定認證結果。

二、代碼解析

1. 圖像顯示函數

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

這是一個簡單的圖像顯示函數，接收窗口名稱和圖像作為參數，顯示圖像直到用戶按下任意鍵。

2. 核心認證函數

def verfication(src,model):# 創建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：掩膜# 檢測關鍵點和計算描述符 模板圖像kp2,des2 = sift.detectAndCompute(model,None)# 創建FLANN匹配器flann = cv2.FlannBasedMatcher()# 使用 K 近鄰匹配matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

這段代碼是圖像特征匹配的核心部分，主要用于提取圖像特征并進行初步匹配。下面我將詳細解釋每一部分的功能和原理：

2.1 創建SIFT特征提取器

sift = cv2.SIFT_create()

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 是一種尺度不變特征變換算法
• cv2.SIFT_create() 創建了一個SIFT特征檢測器和描述符生成器
• SIFT能夠檢測圖像中的關鍵點并計算這些關鍵點的特征描述符

2.2 檢測關鍵點和計算描述符（源圖像）

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)

• detectAndCompute() 方法同時執行兩個操作：
  • 檢測圖像中的關鍵點(keypoints)
  • 計算這些關鍵點的描述符(descriptors)
• 參數說明：
  • src: 輸入的源圖像（待認證的指紋圖像）
  • None: 可選的掩膜參數，這里不使用
• 返回值：
  • kp1: 檢測到的關鍵點列表，每個關鍵點包含位置、尺度、方向等信息
  • des1: 關鍵點的描述符矩陣，每個描述符是一個128維的向量

2.3 檢測關鍵點和計算描述符（模板圖像）

kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)

• 同樣的操作應用于模板圖像(model)
• 得到模板圖像的關鍵點kp2和描述符des2

2.4 創建FLANN匹配器

flann = cv2.FlannBasedMatcher()

• FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 是一個快速近似最近鄰搜索庫
• 相比暴力匹配(Brute-Force)，FLANN在大規模數據集中匹配效率更高
• cv2.FlannBasedMatcher() 創建了一個FLANN匹配器對象

2.5 使用K近鄰匹配

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

• knnMatch() 執行K近鄰匹配：
  • 對于des1中的每個描述符，在des2中尋找最相似的k個描述符
  • 這里設置k=2，即尋找每個源特征點在模板圖像中的2個最近鄰匹配
• 返回的matches是一個列表，其中每個元素包含：
  • 兩個最佳匹配對象(DMatch)
  • 每個DMatch對象包含：
    • distance: 兩個描述符之間的距離（相似度）
    • queryIdx: 源圖像描述符的索引
    • trainIdx: 模板圖像描述符的索引

整體流程理解

1. 特征提取：從兩幅圖像中提取穩定的、具有區分性的局部特征
2. 特征匹配：在特征空間中尋找相似的特征點對
3. 后續處理：通過比率測試篩選優質匹配（代碼中接下來的部分）

3. 匹配點篩選

    ok = []for m,n in matches:# 根據lowe's比率測試，選擇最佳匹配if m.distance < 0.8 * n.distance:ok.append(m)

這里使用了Lowe’s比率測試來篩選優質的匹配點，只有當第一個匹配的距離小于第二個匹配距離的0.8倍時，才認為是一個好的匹配。

4. 認證判斷

    # 統計通過篩選的匹配數量num = len(ok)if num >= 500:result = "認證通過"else:result = "認證失敗"return result

如果優質匹配點數量超過500個，則認為認證通過，否則認證失敗。

三、主程序

if __name__ == "__main__":src1 = cv2.imread("zhiwen_1.bmp")cv_show('zhiwen_1',src1)src2 = cv2.imread("zhiwen_2.bmp")cv_show('zhiwen_2',src2)model = cv2.imread("model.bmp")cv_show('model',model)result1 = verfication(src1,model)result2 = verfication(src2,model)print("src1驗證結果為：",result1)print("src2驗證結果為：",result2)

主程序讀取兩個源指紋圖像和一個模板圖像，分別進行認證并輸出結果。
代碼運行結果如下：

四、技術要點

1. SIFT特征：尺度不變特征變換，具有良好的尺度、旋轉不變性，對光照變化也有一定魯棒性。

2. FLANN匹配器：快速近似最近鄰搜索庫，在大規模數據集中比暴力匹配更高效。

3. Lowe’s比率測試：由David Lowe提出，用于消除不穩定的匹配點，提高匹配質量。

五、總結

本文介紹了一個基于SIFT和FLANN的簡單指紋認證系統實現。通過特征點匹配數量來判斷認證結果，雖然簡單但體現了計算機視覺在生物識別中的應用。讀者可以根據實際需求進一步優化和完善這個系統。

希望這篇博客對你有所幫助！如果有任何問題，歡迎在評論區留言討論。