(Xử Lí Ảnh) Hệ Thống Nhận Diện Thông Qua Vân Tay Sử Dụng Thuật Toán Canny Lưu Dữ Liệu SQLITE PYTHON

(1 Đánh giá)

0 271

Tiền xử lý ảnh: Gaussian Blur để làm mờ. Phát hiện cạnh: Sử dụng Canny Edge Detection. Nhận diện vân tay: Sử dụng Template Matching để so sánh và nhận diện. Quản lý dữ liệu: Lưu trữ và truy xuất thông

Danh mục

Khác

Thể loại

Ứng dụngKhác...

Ngày đăng

02-12-2024

Loại file

Full code

File download

chương trình nhận diện xử lí ảnh vân tay bằng thuật toán Canny Sqlite.rar [#]

Gửi thông báo lỗi Báo vi phạm bản quyền

Gửi ngay

CAM KẾT TỪ NGƯỜI BÁN

Cam kết như demo

Code Đồ Án

(Hạng vàng)
Xem trang

Source code
106

Đánh giá (145)
4/5

Ngày tham gia
5/4/2024

Trong chương trình fingerprint detection này, một số thuật toán và phương pháp đã được sử dụng để xử lý và nhận diện vân tay. Dưới đây là các thuật toán chính:

Gaussian Blur:
- Được sử dụng để làm mờ hình ảnh nhằm giảm nhiễu và làm mềm các cạnh trước khi phát hiện cạnh. Thuật toán Gaussian Blur sử dụng hàm Gaussian để làm mờ các pixel, giúp cải thiện độ chính xác của các bước xử lý tiếp theo.
Canny Edge Detection:
- Đây là một trong những thuật toán phát hiện cạnh phổ biến nhất. Nó hoạt động theo ba bước chính:
  1. Làm mờ: Sử dụng Gaussian Blur để giảm nhiễu.
  2. Tính gradient: Phát hiện các điểm có độ thay đổi mạnh về cường độ sáng (các cạnh).
  3. Thực hiện ngưỡng kép: Để xác định các cạnh mạnh và yếu, và loại bỏ các điểm không phải là cạnh.
Template Matching:
- Được sử dụng trong hàm match_fingerprint để so sánh vân tay đầu vào với các vân tay đã lưu trong cơ sở dữ liệu. Phương pháp này sử dụng hàm cv2.matchTemplate, cho phép so sánh hai hình ảnh để tìm kiếm sự tương đồng. Kết quả tương đồng được đánh giá bằng cách sử dụng một ngưỡng (threshold) để quyết định xem hai vân tay có giống nhau hay không.
SQLite Database:Cơ sở dữ liệu SQLite được sử dụng để lưu trữ thông tin về người dùng và vân tay củ