使用Android设备相机的指纹扫描仪

Question

我正在尝试实现，捕获手指图像，然后扫描该图像并从该图像获取生物识别指纹，然后最终将该图像发送到服务器。 基本上我没有想过要对这些图像进行处理。所以我尝试了Onyx SDK，问题解决了。但它是一个小道版本。现在我需要知道为了获得手指的生物图像，过程经历了什么过程，如裁剪，反转，对比等。 任何人都可以告诉我图像处理的步骤。或者用于指纹传感器的任何其他开源sdk。非常感谢你的帮助。

我只是想做这样的事情。

说img one是捕获的图像，imge 2是在重新生成生物识别指纹之后

Answer 1

基本上你需要做的是＆＃34;匹配＆＃34;指尖的两个图像：一个是授权用户指尖的原始图像，另一个是相机刚拍摄的指尖图像。

如果两张图片匹配＆＃34;然后相机抓住授权用户的指尖，你应该让她进来，否则访问将被拒绝。

以下是我可以评估＆＃34;匹配＆＃34;的步骤。之间的指尖图像：

1. Crop the essential part ：您可以裁剪图像中心的区域，或在CameraPreview上叠加一个方形区域，并要求用户捕捉相机图像当这个方形区域完全被她的指尖覆盖时。然后裁剪出那个广场内的东西。

2. Equalize the cropped image ：均衡可以提供更高的对比度并且更好地改善图像。

3. Detect edges ：通过检测边缘，您可以获得类似您发布的黑白图像，只显示指纹线。

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4. Apply SIFT ：使用SIFT，您可以提取＆＃34;功能＆＃34;这是图像中点的尺度不变（alsto rotation，tilt，light ...- invariant）表示。使用这些功能，您可以比较两个图像：如果可以在两个图像中找到特征，它们会匹配。

让我们举一个实际的例子

第1步：原始图片

这是原始用户的指尖图片



第2步：裁剪

我们将它裁剪成指尖



第3步：均衡

我们均衡裁剪的图像



第4步：边缘

我们找到边缘



现在我们可以保存此图像并保留以供将来的身份验证参考。

第5步：捕获新图像

当相机获取指尖的新图像时



第6步：处理新图片

我们处理它就像原来的那样



第7步：匹配

最后，我们使用SIFT将原始图像与新图像匹配



请注意，即使某些点不匹配（10％），其中大多数（90％，大中心组）也能正确匹配。在此示例中，SIFT找到20个匹配点，您还可以设置特征质量的阈值，以改善匹配。

使用Android

要使用Android执行所有这些操作，您可以使用OpenCV Android Library，其中包含几乎所有内容的工具including SIFT

希望这有帮助。