Python：探索高效、智能的指纹识别技术（简单易懂）

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概括

导入库

函数一

参数：

 函数二

函数三

主函数

运行结果

src：

model_base

7.bmp

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总结

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概括

        指纹识别是一种基于人体生物特征的身份验证技术。它通过捕捉和分析手指上的独特纹路和细节特征，实现高准确度的身份识别。该技术广泛应用于安全系统、移动设备解锁、考勤管理等领域，有效提升了安全性和便利性。指纹识别具有唯一性、稳定性和非接触性的特点，能够在各种环境下快速准确地完成身份验证，是现代身份验证技术的重要组成部分。

导入库

import os
import cv2

需要安装在命令行输入：pip install opencv-python , 以opencv为例

函数一

"""===============计算两个指纹间匹配点的个数===================="""def match(src, model):src = cv2.imread(src)        #需要匹配的指纹model = cv2.imread(model)    #用来匹配识别的指纹模板sift = cv2.SIFT_create()     #建立SIFT生成器# 特征点, 特征点描述符(kps1, des1) = sift.detectAndCompute(src, None)       # 检测SIFT特征点，并计算描述符(kps2, des2) = sift.detectAndCompute(model, None)     # 检测SIFT特征点，并计算描述符#cv2.FlannBasedMatcher() 是一个特征点匹配器，用于在两组特征点之间找到最佳匹配。flann = cv2.FlannBasedMatcher()matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)right = 0#m，n为匹配到的两个最近的特征点for m, n in matches:## 当最近距离跟次近距离的比值小于0.8值时，right + 1,即匹配对的数量加1if m.distance < 0.8 * n.distance:right += 1return right

参数：

• des1：查询描述符的列表。这通常是从一个图像中检测到的特征点计算出的描述符。
• des2：训练描述符的列表。这通常是从另一个图像中检测到的特征点计算出的描述符。
• k：指定要返回的最近邻居的数量。在这个例子中，k=2 意味着将返回每个查询描述符在训练集中最近的两个邻居。

 函数二

"""============获取指纹编号================"""#src：需要匹配的指纹，model_base：被匹配的指纹模板，通常为文件夹
def getID(src, model_base):  max_right = 0name = ''#遍历指纹模板下的每一张指纹模板图片for file in os.listdir(model_base):#将路径连接起来，得到file的绝对路径model = os.path.join(model_base, file)#传入函数一，得到匹配正确的right数量result = match(src, model)#打印出来print(f'文件名：{model}, right:{result}')#得到匹配对的right值最大的指纹编号if result > max_right:max_right = resultname = file[0]ID = name#若低于100，即判断指纹模板都不符合if max_right < 100:ID = 9999return ID

函数三

"""==========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: '报警！'}name = nameID.get(int(ID))return name

主函数

"""==============主函数===================="""
if __name__ == '__main__':src = './src.BMP'                 #匹配指纹model_base = './figer_prints'     #指纹模板ID = getID(src, model_base)       #获取匹配到的模板IDresult = getName(ID)              #获取ID对应名字print(f'识别结果为：{result}')

运行结果

src：

model_base

7.bmp

结果对比，识别正确 

总结

        指纹识别技术以其高精度、快速性，在身份验证领域占据重要地位。通过独特指纹特征匹配，实现高效身份识别，广泛应用于手机解锁、门禁系统等，为现代社会带来更安全便捷的身份验证体验。