当前位置：首页 > news >正文

计算机视觉（opencv）实战二十二——指纹图像中提取特征点，计算两两指纹之间的相似度

news 2025/9/16 6:26:56

指纹识别原理与代码实现详解

指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于门禁系统、手机解锁、考勤打卡、身份认证等场景。其核心思想是：从指纹图像中提取特征点，计算两幅指纹之间的相似度，并根据相似度判断是否为同一人。本文将结合具体代码，详细讲解指纹识别的基本原理及实现方法。

1. 指纹识别的原理

指纹识别主要分为以下几个步骤：

图像采集
获取原始指纹图像，保证质量清晰，避免噪声干扰。
特征提取
从指纹中提取关键特征点（如脊线端点、分叉点），并计算特征描述符。
在实际工程中，可以使用 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法，它能够在尺度和旋转变化下保持特征点的稳定性，非常适合指纹特征提取。
特征匹配
将待识别指纹的特征点与数据库中指纹的特征点进行匹配，计算相似度。常见做法是使用 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 进行快速近似匹配。
身份确认
根据匹配到的特征点数量，判断是否为同一人，并返回识别结果。通常设定一个阈值，匹配点数低于阈值则认为“未匹配成功”。

🔑 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）
作用： 从图像中提取稳定的局部特征点和描述符。
特点：
对图像的缩放、旋转、光照变化有很强的鲁棒性。
能够在不同视角下找到同一物体的匹配点。
输出包括关键点位置、尺度、方向以及128维的特征描述符。
简单来说，SIFT 就是帮你找到图像里“最有代表性”的点，并用一串向量描述它们的外观。

⚡ FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）
作用： 快速匹配两张图像中的特征点。
特点：
采用高效的近似最近邻搜索算法，比逐一比对更快。
适合大规模特征匹配场景。
通常配合 SIFT、ORB 等特征描述符使用。
简单来说，FLANN 就是帮你快速找出两张图里哪些特征点最相似，减少匹配的计算量。

2. 代码实现与解析

下面给出完整代码，并逐段解释其功能：

import os
import cv2"""====================计算两个指纹间匹配点的个数===================="""
def getNum(src, model):img1 = cv2.imread(src)img2 = cv2.imread(model)# 1️⃣ 创建SIFT特征提取器sift = cv2.SIFT_create()# 2️⃣ 计算关键点和特征描述符kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)# 3️⃣ 构建FLANN匹配器，执行k近邻匹配flann = cv2.FlannBasedMatcher()matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)# 4️⃣ 使用比率测试 (Lowe's ratio test) 过滤出好的匹配ok = []for m, n in matches:if m.distance < 0.8 * n.distance:ok.append(m)num = len(ok)  # 统计匹配点数量return num

原理解析：

SIFT_create() 用于提取图像中稳定的关键点及其特征描述符。
FlannBasedMatcher() 是一种高效的近似最近邻搜索算法，能快速找到匹配点。
比率测试 m.distance < 0.8 * n.distance 用来剔除错误匹配，保留可靠的匹配点。
返回值 num 即两张指纹的相似程度的量化指标。

"""====================获取指纹编号===================="""
def getID(src, database):max = 0for 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)# 找到匹配点数最多的指纹if num > max:max = numname = fileID = name[0]  # 假设文件名以编号开头if max < 100:  # 阈值判断，匹配点太少则认为没找到ID = 9999return ID

原理解析：

遍历数据库文件夹，计算待识别指纹与每个指纹的匹配点数，找到匹配度最高的文件。
设置阈值 100，确保匹配足够可靠，避免误识别。

"""====================根据指纹编号，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: '王二麻子', 8: 'andy', 9: 'Anna',9999: "没找到"}name = nameID.get(int(ID))return name

原理解析：

用字典把编号映射为姓名。
如果匹配失败，返回 "没找到"。

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

功能说明：