opencv图像处理之指纹验证的实现

import cv2
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
def verification(src, model):
    # 创建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二个参数：掩膜
    # 检测关键点和计算描述符 模板图像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
    # 进行比较筛选
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
        # 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 统计通过筛选的匹配数量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "认证通过"
    else:
        result = "认证失败"
    return result
if __name__ == "__main__":
    src1 = cv2.imread("src1.BMP")
    cv_show('src1', src1)
    src2 = cv2.imread("src2.BMP")
    cv_show('src2', src2)
    model = cv2.imread("model.BMP")
    cv_show('model', model)
    result1= verification(src1, model)
    result2= verification(src2, model)
    print("src1验证结果为：", result1)
    print("src2验证结果为：", result2)

def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)

def verification(src, model):
    # 创建SIFT特征提取器
    sift = cv2.SIFT_create()
    # 检测关键点和计算描述符（特征向量） 源图像
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src, None)     # 第二个参数：掩膜
    # 检测关键点和计算描述符 模板图像
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(model, None)
    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()
    # 使用k近邻匹配(des1中的每个描述符与des2中的最近两个描述符进行匹配)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# distance：匹配的特征点描述符的欧式距离，数值越小也就说明俩个特征点越相近。
# queryIdx：测试图像的特征点描述符的下标（第几个特征点描述符），同时也是描述符对应特征点的下标。
# trainIdx：样本图像的特征点描述符下标, 同时也是描述符对应特征点的下标。
    # 进行比较筛选
    ok = []
    for m, n in matches:#m是最接近点的匹配结果，n是次接近点的匹配结果
        # 根据Lowe's比率测试，选择最佳匹配
        if m.distance < 0.8 * n.distance:
            ok.append(m)
    # 统计通过筛选的匹配数量
    num = len(ok)
    if num >= 500:
        result = "认证通过"
    else:
        result = "认证失败"
    return result

if __name__ == "__main__":
    src1 = cv2.imread("src1.BMP")
    cv_show('src1', src1)
    src2 = cv2.imread("src2.BMP")
    cv_show('src2', src2)
    model = cv2.imread("model.BMP")
    cv_show('model', model)
    result1= verification(src1, model)
    result2= verification(src2, model)
    print("src1验证结果为：", result1)
    print("src2验证结果为：", result2)