我要评论一、意义
使用opencv进行指纹识别是一个复杂且挑战性的任务，因为指纹识别通常需要高精度的特征提取和匹配算法。虽然opencv提供了多种图像处理和计算机视觉的工具，但直接使用opencv的内置功能（如sift、surf、orb等特征检测器）进行指纹识别可能并不总是足够有效。
二、代码实现
1.计算匹配点
import os
import cv2
def getnum(src, model):
# 读取两个指纹图像
img1 = cv2.imread(src)
img2 = cv2.imread(model)
# 创建 sift 特征检测器
sift = cv2.sift_create()
# 检测特征点和计算特征描述符
kp1, des1 = sift.detectandcompute(img1, none)
kp2, des2 = sift.detectandcompute(img2, none)
# 创建 flann 匹配器
flann = cv2.flannbasedmatcher()
# 使用 knn 算法找到最佳的两个匹配项
matches = flann.knnmatch(des1, des2, k=2)
# 存储好的匹配项
ok = []
for m, n in matches:
# 根据 lowe's ratio test 过滤匹配项
if m.distance < 0.8 * n.distance:
ok.append(m)
# 返回好的匹配项的数量
num = len(ok)
return num
定义一个用于计算两个指纹图像之间匹配特征点数量的函数。这个函数使用了opencv库中的sift（scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换）特征检测器和flann（fast library for approximate nearest neighbors，快速近似最近邻）匹配器。通过计算两个指纹图像之间匹配特征点的数量来评估它们的相似性。
2.获取编号
def getid(src, database):
max_num = 0 # 初始化最大匹配点数为0
for file in os.listdir(database): # 遍历数据库中的文件
model = os.path.join(database, file) # 构建模型文件的完整路径
num = getnum(src, model) # 计算当前模型与源指纹的匹配点数
print("文件名：", file, "距离:", num) # 打印文件名和匹配点数
# 如果当前匹配点数大于最大匹配点数，则更新最大匹配点数和对应的文件名
if num > max_num:
max_num = num
name = file
# 从文件名中提取id（这里假设文件名的第一个字符是id）
id = name[0] if name else none # 如果name为空，则id为none（这里应该添加错误处理）
# 如果最大匹配点数小于100，则将id设置为9999（这通常不是一个好的做法，因为它可能导致混淆）
if max_num < 100 and id is not none: # 添加id非空的检查
id = 9999
return id
定义一个从指纹数据库中识别与源指纹图像最匹配的指纹，并返回与该指纹相关联的id。先使用 os.listdir 函数列出数据库目录中的所有文件，并构建每个文件的完整路径。调用 getnum 函数计算源指纹图像与当前模型指纹图像的匹配点数，并打印结果。如果当前匹配点数大于最大匹配点数，则更新最大匹配点数和对应的文件名。
3.获取姓名
def getname(id):
# 定义一个字典来映射id到姓名
nameid = {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e', 5: 'f',
6: 'g', 7: 'h', 8: 'i', 9: 'j', 9999: 'k'}
# 从字典中获取姓名（如果id不在字典中，则返回none）
name = nameid.get(int(id))
return name
通过一个预定义的字典 nameid 来根据给定的id获取对应的姓名。如果给定的id不在字典中，理论上应该返回 none 或者采取其他措施来处理这种情况。
4.主函数
if __name__ == "__main__":
src = 'src.bmp' # 源指纹图像的路径
database = 'database' # 指纹数据库目录的路径
id = getid(src, database) # 获取指纹id
name = getname(id) # 根据id获取姓名
print('识别结果：', name) # 打印识别结果
使用之前定义的 getid 和 getname 函数来识别指纹图像并打印出对应的姓名。
三、总结
该代码实现了一个简单的指纹识别系统，使用了sift特征和flann匹配器对指纹进行检测识别。但事实上我们可能遇到各种问题，所以需要根据实际应用场景对代码进行调整和优化，特别是指纹图像的预处理和特征提取部分。
到此这篇关于opencv指纹识别实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv指纹识别内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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