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opencv图像处理之指纹识别

news 来源：原创 2025/6/20 3:19:08

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，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

下面是一段指纹识别的具体代码实现，下图是十个指纹，我们将其与模板指纹进行识别

import cv2
import os
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

"""----------------获取指纹编号----------------"""
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, "匹配点个数:",num)
        if num > max:
            max = num
            name=file
    ID = name[0]
    if max < 10:
        ID = 9999
    return ID
"""==========根据指纹缩号，获取对应姓名=============="""
def getName(ID):
    nameID = {0: '张三',1: '李四',2: '王五',3: '赵六',4:'朱老七',5:'钱八',
              6:'曹九',7:'宁麻子',8:'andy',9:'Anna',9999:"没找到"}
    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)
    print("识别结果为:",name)

1. 引入必要的库

import cv2
import os

在这里，我们引入了cv2库用于图像处理，os库用于操作系统相关的文件和目录操作。

2. 计算匹配点数量的函数

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

img1 = cv2.imread(src)和img2 = cv2.imread(model)：读取待识别的指纹图像src和模板指纹图像model。

sift = cv2.SIFT_create()：创建 SIFT 对象，用于检测关键点和计算描述子。

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)和kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)：分别在img1和img2上检测关键点并计算描述子。

flann = cv2.FlannBasedMatcher()：创建 FLANN（快速近似最近邻）匹配器。

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k = 2)：使用 FLANN 匹配器进行匹配，返回k个最佳匹配结果（这里k = 2）。

通过遍历匹配结果，利用if m.distance < 0.8 * n.distance:筛选出好的匹配点，存入ok列表。最后返回匹配点的数量。

3. 获取指纹编号的函数

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, "匹配点个数:", num)
        if num > max:
            max = num
            name = file
    ID = name[0]
    if max < 10:
        ID = 9999
    return ID

遍历database目录下的所有文件，将每个文件作为模板与待识别指纹src进行匹配（调用getNum函数）。

打印每个文件的匹配点数量，并记录匹配点数量最多的文件名。

从匹配点最多的文件名中提取指纹编号（这里假设文件名的第一个字符是编号）。

如果最大匹配点数量小于 10，则认为匹配失败，返回特殊编号9999。

4. 根据指纹编号获取姓名的函数

def getName(ID):
    nameID = {0: '张三', 1: '李四', 2: '王五', 3: '赵六', 4: '朱老七', 5: '钱八',
              6: '曹九', 7: '宁麻子', 8: 'andy', 9: 'Anna', 9999: "没找到"}
    name = nameID.get(int(ID))
    return name

这里创建了一个字典nameID，将指纹编号映射到对应的姓名。通过传入指纹编号，从字典中获取对应的姓名并返回。

5. 主函数

if __name__ == "__main__":
    src = "src.BMP"
    database = "database"
    ID = getID(src, database)
    name = getName(ID)
    print("识别结果为:", name)

在主函数中，指定待识别指纹图像的路径src和模板指纹图像所在目录database。调用getID函数获取指纹编号，再调用getName函数获取对应的姓名，并打印识别结果。

6、运行结果

三、总结

通过上述代码，我们实现了一个简单的指纹识别系统。它能够从一组模板指纹中找出与待识别指纹最匹配的，并返回对应的身份信息。然而，这只是一个基础的实现，实际应用中还存在很多需要优化和改进的地方。例如，提高指纹图像的预处理质量，以增强关键点检测的准确性；优化匹配算法，提高识别速度和准确率；完善数据库管理，实现更高效的指纹存储和检索等。希望这篇博客能帮助你对 OpenCV 指纹识别技术有更深入的理解，也期待你在这个基础上进行更多的探索和创新，为生物识别技术的发展贡献自己的力量。