文章目录
- 前言
- 一、指纹验证
- 1、什么是指纹验证
- 2、流程步骤
- 二、使用步骤（案例）
- 三、指纹识别（案例）
- 1、这是我们要识别的指纹库
- 2、这是待识别的指纹图
- 3、代码
- 4、结果
- 总结
前言
指纹识别作为生物识别领域的核心技术之一，凭借其唯一性、稳定性和易采集性，在安全认证、刑事侦查、智能设备解锁等领域得到广泛应用。然而，指纹图像的高噪声、低对比度以及复杂纹路结构等特点，使得特征提取与匹配成为技术难点。OpenCV作为开源计算机视觉库，虽提供了丰富的图像处理工具（如SIFT、SURF等特征检测算法），但在实际应用中仍需结合预处理和优化策略以提升识别精度。
一、指纹验证
1、什么是指纹验证
在OpenCV中，指纹验证是一种图像处理技术，用于识别和验证人类指纹。指纹是一种独特的生物特征，每个人的指纹都具有独特的纹路和图案。指纹验证使用这些独特的特征来确认一个人的身份。
指纹验证主要包括两个步骤：指纹图像的提取和指纹图像的匹配。
在指纹图像提取阶段，OpenCV会处理输入的图像，通过一系列的图像处理和特征提取算法，提取出指纹图像中的纹路和图案。
在指纹图像匹配阶段，OpenCV会将提取的指纹图像与一个或多个预先存储的指纹模板进行比对。比对过程中，OpenCV会计算两幅指纹图像之间的相似度，并根据相似度的阈值进行判断。
如果两幅指纹图像的相似度超过了设定的阈值，OpenCV将判断它们属于同一个人，否则判断它们属于不同的人。
2、流程步骤
-
图像采集
通过摄像头或扫描仪等设备获取人的手指指纹图像。 -
图像预处理
对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪、增强对比度等操作，以便更好地提取指纹特征。 -
特征提取
在预处理后的图像中提取指纹的特征，常用的方法包括细化、方向计算、特征点定位等。 -
特征匹配
将提取的指纹特征与预先存储的指纹模板进行匹配。匹配算法可以使用比对指纹特征向量之间的相似度，- 如欧氏距离、汉明距离等。 -
相似度比较
根据匹配得到的相似度进行比较，判断两幅指纹图像是否属于同一个人。可以根据设定的阈值进行判断，超过阈值则认为匹配成功，否则认为匹配失败。 -
结果输出
根据匹配结果输出验证结果，可以是通过图像显示、文本信息或其他方式进行输出。
二、使用步骤（案例）
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()
kp1,des1 = sift.detectAndCompute(src,None)
kp2,des2 = sift.detectAndCompute(model,None)
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
#distance:匹配的特征点描述符的欧氏距离，数值越小也就说明两个特征点越相近。
#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:
#根据lowe‘s比率测试，筛选最佳匹配
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 = '认证通过'
else:
result = '认证失败'
return result
if __name__ == "__main__":
src1 = cv2.imread("zw1.bmp")
cv_show('zw1',src1)
src2 = cv2.imread("zw2.bmp")
cv_show('zw2',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)
三、指纹识别（案例）
1、这是我们要识别的指纹库
2、这是待识别的指纹图
3、代码
import os
import cv2
def getNum(src, model): # 输入待验证图与模版图
img1 = cv2.imread(src)
img2 = cv2.imread(model)
sift = cv2.SIFT_create() # 创建sift特征提取器
kp1,des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) # 提取待验证图片和模版图的关键点和描述符信息
kp2,des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
flann = cv2.FlannBasedMatcher() # 建立Flann匹配器，其用来匹配大规模数据速度快
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) # 使用匹配器的K近邻算法匹配待匹配图片与模版图片，匹配两个最近距离
ok = []
for m,n in matches: # 判断距离比例值是否小于0.8，是则将这一对点存入列表
if m.distance < 0.8 *n.distance:
ok.append(m)
num = len(ok) # 返回匹配成功的匹配数目
return num
'''--------------获取指纹编号-----------------'''
def getID(src, database):
max = 0
for file in os.listdir(database): # 使用os.listdir读取database文件夹内的每一个文件
model = os.path.join(database, file) # 智能的将database的路径和file的路径结合成一个新的路径
num = getNum(src,model) # 将待验证图片src与提取出来的模版图model放入函数进行匹配，返回匹配成功的点的对数
print("文件名:",file,"匹配数:",num)
if num > max: # 判断匹配成功的个数并不断更新max的值
max = num # 如果遇到最大匹配个数，那么将这个个数更新到max值，然后再更新模版图片的地址
name = file
ID = re.match(r'^(\d+)?\.([\S\s]+)$',name)[1] # 正则匹配模版图片的文件名前缀
if max < 100: # src图片不一定是库里面人的指纹，判断匹配成功的数量是否小于100，小于则说明库里没有对应的指纹
ID = 9999
return ID # 返回对应的图片名称
'''--------------根据指纹编号，获取对应姓名-------------------------'''
def getName(ID):
nameID = {0:'Alex',1:'Bob',3:'Cindy',4:'David',5:'Eric',6:'Frank',7:'Groose',8:'Hennry',9:'Paul',9999:'NOT FOUND'}
name = nameID.get(int(ID))
return name
'''---------------------主函数-------------------------------'''
if __name__ == "__main__":
src = 'src.bmp'
database = 'database'
ID = getID(src,database)
name = getName(ID)# 将得到的ID导入函数判断待验证指纹的人的姓名
print('识别结果为:',name)
4、结果
总结
OpenCV为指纹识别提供了基础工具链，但实际部署需综合图像预处理、特征工程和算法调优。未来可探索多模态融合（如结合指纹与静脉识别）及轻量化部署方案，以满足更高安全需求的应用场景。
