本文主要是介绍opencv图像处理之指纹验证的实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《opencv图像处理之指纹验证的实现》本文主要介绍了opencv图像处理之指纹验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学...
一、简介
在当今数字化时代，生物识别技术作为一种安全、便捷的身份验证方式js，正广泛应用于各个领域。指纹识别作为生物识别技术中的佼佼者，因其独特性和稳定性，成为了众多应用场景的首选。今天，我们就来深入探讨如何利用 OpenCV 库实现一个简单的指纹识别系统，并详细解读相关代码。
二、具体案例实现
本例是将src1和src2与模板model进行匹配的一个代码实现
具体代码如下
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
def verification(src, model):
# 创建SIFT特征提取器
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None) # 第二个参数：掩膜
# 检测关键点和计算描述符 模板图像
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
# 创建FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
# 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
# 进行比较筛选
ok = []
for m, n in matches:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
# 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
if m.distance < 0.8 * n.distance:
ok.append(m)
# 统计通过筛选的匹配数量
num = len(ok)
if num >= 500:
result = 编程"认证通过"
else:
result = "认证失败"
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验证结果为：", result1)
print("src2验证结果为：", result2)1. 图像显示函数
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)这个函数的作用是使用 OpenCV 的imshow函数显示图像，并通过waitKey(0)等待用户按下任意键后关闭图像窗口。name参数是窗口的名称，img参数是要显示的图像数据
2. 指纹验证函数
def verification(src, model):
# 创建SIFT特征提取器
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None) # 第二个参数：掩膜
# 检测关键点和计算描述符 模板图像
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
# 创建FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
# 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
# 进行比较筛选
ok = []
for m, n in matcjshes:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
# 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
if m.distance < 0.8 * n.diChina编程stance:
ok.append(m)
# 统计通过筛选的匹配数量
num = lejsn(ok)
if num >= 500:
result = "认证通过"
else:
result = "认证失败"
return result首先，创建 SIFT 特征提取器对象sift。
然后，分别对输入的待验证指纹图像src和模板指纹图像model使用sift.detectAndCompute方法检测关键点并计算描述符。detectAndCompute方法的第一个参数是图像，第二个参数是掩膜（这里设为None）。
接着，创建 FLANN 匹配器对象flann，并使用flann.knnMatch方法对两个图像的描述符进行匹配，k=2表示为每个描述符找到两个最近的匹配。
之后，通过遍历匹配结果，根据 Lowe's 比率测试（即m.distance < 0.8 * n.distance）筛选出最佳匹配点，存入ok列表。
最后，统计ok列表的长度，即匹配点的数量。如果数量大于等于 500，则认为认证通过，返回 "认证通过"；否则返回 "认证
3. 主函数
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验证结果为：", result1)
print("src2验证结果为：", result2)在主函数中，首先使用cv2.imread函数读取三张图像，分别是src1.BMP、src2.BMP（待验证指纹图像）和model.BMP（模板指纹图像）。然后使用cv_show函数依次显示这三张图像。接着，分别对src1和src2调用verification函数进行指纹验证，并将结果存储在result1和result2中。最后，打印出两个待验证指纹图像的验证结果。
4、运行结果
三、总结
通过上述代码，我们成功实现了一个基于 OpenCV 的简单指纹验证系统。这个系统能够根据指纹图像的特征匹配情况判断指纹是否匹配。然而，实际应用中，还存在一些可以优化和改进的地方。例如，指纹图像的预处理（如去噪、增强对比度等）可以进一步提高特征提取的准确性；调整匹配算法的参数或尝试其他更先进的匹配算法，可以提高匹配的精度和效率。希望本文的介绍和代码示例能够帮助你对 OpenCV 指纹验证技术有更深入的理解，也期待你在实际应用中不断探索和完善，将指纹验证技术应用到更多有价值的场景中。
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