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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 = 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)if num > max:max = numname=fileID = name[0]if max < 10:ID = 9999return 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 = 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)if num > max:max = numname = fileID = name[0]if max < 10:ID = 9999return 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。