基于 OpenCV 与 SIFT 算法的指纹识别系统实现：从匹配到可视化

指纹识别作为生物特征识别技术的重要分支，凭借其唯一性和稳定性，广泛应用于安防、考勤、移动设备解锁等领域。本文将基于 Python、OpenCV 库，详细介绍一套完整的指纹识别系统实现方案，涵盖特征提取、匹配计算、结果判定及可视化标记等核心功能，帮助读者理解指纹识别的技术原理与工程落地方法。

一、项目背景与技术选型

在实现指纹识别前，需明确核心技术需求：高效提取指纹特征点、精准匹配不同指纹的相似性、直观展示匹配结果。基于此，我们进行了如下技术选型：

技术 / 库	作用	优势
Python	开发语言	语法简洁，生态丰富，适合快速原型开发
OpenCV	计算机视觉库	提供成熟的特征提取（SIFT）、图像绘制、文件读写接口
SIFT 算法	特征提取	尺度不变特征变换，可在不同尺度、旋转、光照下稳定提取指纹细节点（如端点、分叉点）
FLANN 匹配器	特征匹配	快速最近邻搜索库，相比暴力匹配（BFMatcher），在特征点数量多时效率更高

二、核心功能模块解析

整个指纹识别系统分为 3 个核心模块：特征匹配与标记、指纹编号判定、姓名映射，各模块职责明确且层层递进。以下将逐一拆解模块实现逻辑。

1. 特征匹配与标记模块（getAndMarkMatches）

该模块是系统的核心，负责从两张指纹图像中提取特征点、计算匹配点数量，并在图像上标记出匹配的特征点，便于后续可视化分析。

实现步骤：

1. 图像读取：使用cv2.imread()读取待识别指纹（src）和数据库中的模板指纹（model）。
2. SIFT 特征提取：通过cv2.SIFT_create()创建 SIFT 实例，调用detectAndCompute()获取两张图像的特征点（kp） 和特征描述子（des） —— 特征描述子是对特征点周围像素的抽象表示，用于后续匹配。