一、簡介
在當今數字化時代,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 庫實現一個簡單的指紋識別系統,并詳細解讀相關代碼。
二、具體案例實現
本例是將src1和src2與模板model進行匹配的一個代碼實現
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(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Lowe's比率測試,選擇最佳匹配if m.distance < 0.8 * n.distance:ok.append(m)# 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
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
def cv_show(name, img):cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)
這個函數的作用是使用 OpenCV 的imshow函數顯示圖像,并通過waitKey(0)等待用戶按下任意鍵后關閉圖像窗口。name參數是窗口的名稱,img參數是要顯示的圖像數據
2. 指紋驗證函數
def verification(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(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Lowe's比率測試,選擇最佳匹配if m.distance < 0.8 * n.distance:ok.append(m)# 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
首先,創建 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方法的第一個參數是圖像,第二個參數是掩膜(這里設為None)。
接著,創建 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 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,統計ok列表的長度,即匹配點的數量。如果數量大于等于 500,則認為認證通過,返回 "認證通過";否則返回 "認證
3. 主函數
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)
在主函數中,首先使用cv2.imread函數讀取三張圖像,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函數依次顯示這三張圖像。接著,分別對src1和src2調用verification函數進行指紋驗證,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,我們成功實現了一個基于 OpenCV 的簡單指紋驗證系統。這個系統能夠根據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。
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