OpenCV进阶操作：指纹验证、识别

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媒介

指纹识别作为生物识别范畴的焦点技术之一，凭借其唯一性、稳固性和易采集性，在安全认证、刑事侦查、智能设备解锁等范畴得到广泛应用。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计谋以提升识别精度。
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。
指纹验证重要包括两个步调：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举行比对。比对过程中，OpenCV管帐算两幅指纹图像之间的相似度，并根据相似度的阈值举行判断。
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，否则判断它们属于差别的人。
2、流程步调

• 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举行预处理，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举行匹配。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举行比较，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举行判断，超过阈值则认为匹配乐成，否则认为匹配失败。
  
• 效果输出
  根据匹配效果输出验证效果，可以是通过图像体现、文本信息或其他方式举行输出。
  

二、使用步调（案例）

1. import cv2
2. def cv_show(name,img):
3.     cv2.imshow(name,img)
4.     cv2.waitKey(0)
5. def verification(src,model):
6.     #创建SIFT特征提取器
7.     sift = cv2.SIFT_create()
8.     kp1,des1 = sift.detectAndCompute(src,None)
9.     kp2,des2 = sift.detectAndCompute(model,None)
10.     flann = cv2.FlannBasedMatcher()
11.     matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
12. #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。
13. #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。
14. #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。
15.     #进行比较筛选
16.     ok = []
17.     for m,n in matches:
18.         #根据lowe‘s比率测试，筛选最佳匹配
19.         if m.distance < 0.8 * n.distance:
20.             ok.append(m)
21.     #统计通过筛选的匹配数量
22.     num = len(ok)
23.     if num >= 500:
24.         result = '认证通过'
25.     else:
26.         result = '认证失败'
27.     return result
28. if __name__ == "__main__":
29.     src1 = cv2.imread("zw1.bmp")
30.     cv_show('zw1',src1)
31.     src2 = cv2.imread("zw2.bmp")
32.     cv_show('zw2',src2)
33.     model = cv2.imread('model.bmp')
34.     cv_show('model',model)
35.     result1 = verification(src1,model)
36.     result2 = verification(src2,model)
37.     print('src1验证结果为：',result1)
38.     print('src2验证结果为：',result2)

复制代码

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

1. import os
3. import cv2
6. def getNum(src, model):  # 输入待验证图与模版图
7.     img1 = cv2.imread(src)
8.     img2 = cv2.imread(model)
9.     sift = cv2.SIFT_create()  # 创建sift特征提取器
10.     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
11.     kp2,des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
12.     flann = cv2.FlannBasedMatcher()   # 建立Flann匹配器，其用来匹配大规模数据速度快
13.     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
14.     ok = []
15.     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
16.         if m.distance < 0.8 *n.distance:
17.             ok.append(m)
18.     num = len(ok)    # 返回匹配成功的匹配数目
19.     return num
20. '''--------------获取指纹编号-----------------'''
21. def getID(src, database):
22.     max = 0
23.     for file in os.listdir(database):  # 使用os.listdir读取database文件夹内的每一个文件
24.         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
25.         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
26.         print("文件名:",file,"匹配数:",num)
27.         if num > max:  # 判断匹配成功的个数并不断更新max的值
28.             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
29.             name = file
30.     ID = re.match(r'^(\d+)?\.([\S\s]+)$',name)[1]  # 正则匹配模版图片的文件名前缀
31.     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
32.         ID = 9999
33.     return ID   # 返回对应的图片名称
34. '''--------------根据指纹编号，获取对应姓名-------------------------'''
35. def getName(ID):
36.     nameID = {0:'Alex',1:'Bob',3:'Cindy',4:'David',5:'Eric',6:'Frank',7:'Groose',8:'Hennry',9:'Paul',9999:'NOT FOUND'}
37.     name = nameID.get(int(ID))
38.     return name
39. '''---------------------主函数-------------------------------'''
40. if __name__ == "__main__":
41.     src = 'src.bmp'
42.     database = 'database'
43.     ID = getID(src,database)
44.     name = getName(ID)# 将得到的ID导入函数判断待验证指纹的人的姓名
45.     print('识别结果为:',name)

复制代码

4、效果

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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。将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。

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