Python和OpenCV進(jìn)行指紋識(shí)別與驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)
在現(xiàn)代安全系統(tǒng)中，指紋識(shí)別因其唯一性和便捷性而成為一種廣泛使用的生物識(shí)別技術(shù)。在本文中，我們將探討如何使用Python編程語言和OpenCV庫(kù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的指紋識(shí)別和驗(yàn)證系統(tǒng)。
環(huán)境設(shè)置
首先，確保你的開發(fā)環(huán)境中安裝了Python和OpenCV庫(kù)。如果未安裝，可以通過以下命令安裝OpenCV：
pip install opencv-python
指紋識(shí)別原理
指紋識(shí)別主要依賴于圖像處理技術(shù)來識(shí)別和比較指紋圖像中的特征點(diǎn)。我們使用SIFT（尺度不變特征變換）算法來檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算描述符，然后使用FLANN（快速最近鄰）算法來匹配這些特征點(diǎn)。
一. 指紋驗(yàn)證
實(shí)現(xiàn)步驟
1. 圖像讀取與顯示
我們首先讀取指紋圖像并使用OpenCV顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
src = cv2.imread("src.bmp")
model = cv2.imread("model.bmp")
cv_show('Source Image', src)
cv_show('Model Image', model)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關(guān)鍵點(diǎn)和描述符，并使用FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配：
sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None) flann = cv2.FlannBasedMatcher() matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
3. 篩選匹配點(diǎn)
使用Lowe’s ratio test篩選匹配點(diǎn)，這是一種常用的方法來剔除錯(cuò)誤匹配：
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.65 * n.distance:
good.append(m)
4. 結(jié)果展示
我們將匹配成功的點(diǎn)在圖像上進(jìn)行標(biāo)記，并顯示結(jié)果：
for i in good:
x1, y1 = kp1[i.queryIdx].pt
x2, y2 = kp2[i.trainIdx].pt
cv2.circle(src, (int(x1), int(y1)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(model, (int(x2), int(y2)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv_show('Marked Source Image', src)
cv_show('Marked Model Image', model)
5. 驗(yàn)證結(jié)果
最后，我們可以根據(jù)匹配點(diǎn)的數(shù)量來判斷指紋是否匹配：
if len(good) >= 500:
result = "Authentication Successful"
else:
result = "Authentication Failed"
print(result)
6. 運(yùn)行結(jié)果
二. 指紋識(shí)別
實(shí)現(xiàn)步驟
1. 圖像讀取與顯示
首先，我們需要讀取指紋圖像并顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關(guān)鍵點(diǎn)和描述符，并使用FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配：
def getNum(src, model):
img1 = cv2.imread(src)
img2 = cv2.imread(model)
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
ok = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.8 * n.distance:
ok.append(m)
num = len(ok)
return num
3. 獲取指紋編號(hào)
然后，我們將輸入的指紋與數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋進(jìn)行比較，找到匹配度最高的指紋，并獲取其編號(hào)：
def getID(src, database):
max = 0
for file in os.listdir(database):
model = os.path.join(database, file)
num = getNum(src, model)
print("文件名:", file, "匹配點(diǎn)個(gè)數(shù)", num)
if num > max:
max = num
name = file
ID = name[0]
if max < 100:
ID = 9999
return ID
4. 獲取對(duì)應(yīng)姓名
根據(jù)指紋編號(hào)，我們從預(yù)定義的字典中獲取對(duì)應(yīng)的姓名：
def getName(ID):
nameID = {0: '張三', 1: '李四', 2: '王五', 3: '趙六', 4: '朱老七', 5: '錢八',
6: '曹九', 7: '王二麻子', 8: 'andy', 9: 'Anna', 9999: '沒找到'}
name = nameID.get(int(ID))
return name
5. 主函數(shù)
最后，在主函數(shù)中，我們將上述步驟整合起來，實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別的完整流程：
if __name__ == "__main__":
src = "src.bmp"
database = "database"
ID = getID(src, database)
name = getName(ID)
print("識(shí)別結(jié)果為:", name)
6. 運(yùn)行結(jié)果
三. 畫出指紋匹配成功點(diǎn)
實(shí)現(xiàn)步驟
1. 圖像讀取與顯示
首先，我們需要讀取指紋圖像并顯示它們：
import cv2
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
src1 = cv2.imread("src1.bmp")
cv_show('Source Image 1', src1)
model = cv2.imread("model.bmp")
cv_show('Model Image', model)
2. 特征提取與匹配
接下來，我們使用SIFT算法提取關(guān)鍵點(diǎn)和描述符，并使用FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配：
sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None) flann = cv2.FlannBasedMatcher() matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
3. 篩選匹配點(diǎn)
使用Lowe’s ratio test篩選匹配點(diǎn)，這是一種常用的方法來剔除錯(cuò)誤匹配：
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.4 * n.distance:
good.append((m, n))
4. 標(biāo)記匹配的特征點(diǎn)
在兩個(gè)圖像上標(biāo)記匹配的特征點(diǎn)，并顯示標(biāo)記后的圖像：
aa = [m.queryIdx for m, n in good]
bb = [m.trainIdx for m, n in good]
for i in aa:
x, y = kp1[i].pt
cv2.circle(src1, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)
for j in bb:
x, y = kp2[j].pt
cv2.circle(model, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)
cv_show('Marked Source Image', src1)
cv_show('Marked Model Image', model)
5. 繪制匹配點(diǎn)連線
使用cv2.drawMatchesKnn函數(shù)繪制匹配點(diǎn)連線：
matched_image = cv2.drawMatchesKnn(src1, kp1, model, kp2, good, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
cv_show('Matched Points', matched_image)
6. 運(yùn)行結(jié)果
總結(jié)
通過本文的介紹，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Python和OpenCV的簡(jiǎn)單指紋識(shí)別和驗(yàn)證系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)可以有效地檢測(cè)和匹配指紋圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證。當(dāng)然，這個(gè)系統(tǒng)還有許多可以改進(jìn)的地方，比如提高匹配算法的準(zhǔn)確性、優(yōu)化用戶界面等。
到此這篇關(guān)于Python和OpenCV進(jìn)行指紋識(shí)別與驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV指紋識(shí)別與驗(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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