基于OpenCv指纹识别核心代码以及实用性拓展思路构建_指纹图像识别代码

一、场景模拟

现有两张指纹指纹图片，利用openCv图像识别处理功能，对比两张指纹图片，设置阈值来判断指纹相似度，得出指纹是否一致的功能。如下图:

二、核心代码

在运行代码代码之前应该先下载openCv的库

pip install opencv-python
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import cv2


fingerprint1 = cv2.imread('01.png', 0)  # 0表示以灰度模式读取
fingerprint2 = cv2.imread('02.png', 0)

# 检查图像是否被正确读取
if fingerprint1 is None:
    print(f"无法读取图像: 01.png")
    exit()
if fingerprint2 is None:
    print(f"无法读取图像: 02.png")
    exit()

# 示例：使用阈值二值化处理
_, fingerprint1 = cv2.threshold(fingerprint1, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, fingerprint2 = cv2.threshold(fingerprint2, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用ORB特征提取算法
orb = cv2.ORB_create()
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(fingerprint1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(fingerprint2, None)
# 使用BFMatcher进行特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
# 根据匹配的特征点数量来判断
SOME_THRESHOLD = 10  # 设置一个阈值
if len(matches) > SOME_THRESHOLD:
    print("指纹匹配")
else:
    print("指纹不匹配")
# 显示匹配结果
result = cv2.drawMatches(fingerprint1, keypoints1, fingerprint2, keypoints2, matches, None)
cv2.imshow("匹配结果", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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三、应用扩展开发

1、思路扩展构建：

结合Flask或Django框架搭建一个web应用，web用来实现上传指纹图片的功能，openCv模块接收到图片开始处理，处理完毕将结果返回给前端页面显示。所以在view视图要至少封装成3个包用来实现相应的功能:

• 第一、文件上传视图
• 第二、openCv图像处理视图
• 第三、处理图像文件下载视图

2、实用拓展构建：

指纹锁、指纹打卡、指纹识别，通过散点组合生成指纹模型，构建出指纹图片，进行对比处理。