以前看到一个网页，觉得蛮有趣的，方法似乎很简单，早就想用c++实现它，但是搁置很久，今天突然感兴趣实现了下。给一个免费的下载java源代码地址:，图片你可以用他们的图片~~ 以下程序中的图片自己随便找。主题内容摘录：Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。打开Google图片
今天在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，于是就有了研究一下指纹识别和图像识别的想法。本篇博客大部分内容引用了它博客的内容。 根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相
参考
Neal Krawetz博士的这篇文章
, 实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理:
第一步 缩小图片尺寸 &n
目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究，选择了一种图像预处理方案。在指纹特征提取部分，采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响
转载
2023-08-21 22:43:45
260阅读
经由图像的预处理，原始的指纹图像已经被转化成细化图。在细化图中，脊线为一个像素宽度，像素点的强度值为0和1，即二值化的图像。在细化图中，指纹特征点的提取就变得简单。本文涉及到的特征点为细节点特征，包括端点和分叉点。 指纹的特征端点是指纹纹线的两头末点，或起点或终点。如图a。在像素模型的九点图中，如果A是端点，那么去掉A后，九点图中只剩下一个黑色方块，该黑点上下左右相邻的白点只有两个。指纹的分叉点是
转载
2023-12-14 02:51:52
126阅读
# 指纹图像预处理
指纹图像是指指纹的纹理和形状的可视化表示。在指纹识别、犯罪侦查以及身份验证等领域，指纹图像的预处理是一个重要的步骤。本文将介绍如何使用Python进行指纹图像的预处理，并给出相应的代码示例。
## 1. 指纹图像的预处理步骤
指纹图像的预处理主要包括以下几个步骤：
1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量和处理复杂度。
2. 图像增强：对灰度图像应用一些
原创
2023-12-27 05:08:44
405阅读
## 指纹图像预处理的Python实现
指纹识别是生物识别技术的重要应用之一，其准确性和可靠性在安防、金融等多个领域受到青睐。指纹图像预处理是指纹识别系统中的关键步骤，旨在提高指纹图像的质量，以便后续的特征提取和匹配。本文将介绍常见的指纹图像预处理方法，并用Python实现简单的代码示例。
### 1. 指纹图像预处理的必要性
指纹图像预处理涉及多个步骤，包括去噪声、增强对比度、二值化及细化
指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图足识别的应用性。本文介...
原创
2022-10-10 15:30:26
575阅读
指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个人身份。指纹识别不仅具有许多独到的信息安全优点，更重要的是具有很高的实用性、可行性。目前多数指纹识别系统是将指纹图象采集到计算机中，利用计算机进行识别。国外一些公司生产的独立指纹识别系统，价格比较高昂。这些都限制了指纹识别技术的普及。因此，研究开发快速、识别率高、廉价的独立指纹识别系统具有很大的市场前景和重要的科学研究价值。
# Python数据预处理与特征提取
在数据分析与机器学习领域，数据预处理和特征提取是两个至关重要的步骤。它们可以帮助我们提高模型的性能，缩短训练时间，并使数据更易于解释。本文将为您介绍数据预处理和特征提取的基本步骤，并通过示例代码进行说明。
## 数据预处理
数据预处理是数据分析的第一步，主要包含以下几个方面：
1. **数据清洗**：处理缺失值、重复数据和异常值。
2. **数据标准化
指纹特征提取是一项重要的生物识别技术，广泛应用于安防、金融等领域。运用Python语言进行指纹特征提取，不仅能够提高数据处理的效率，还能灵活调整算法，实现更好的识别率。下面就来讲讲在Python环境下如何实现指纹特征提取的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
首先，为了确保本项目的顺利进行，需要准备相应的开发环境。以下是推荐的环境配置：
-
## Python指纹特征提取
指纹特征提取是一种将指纹图像转化为可供计算机识别和比对的数字化特征的过程。在生物识别、安全验证等领域，指纹识别技术被广泛应用。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，也可以用来实现指纹特征提取的功能。
### 指纹图像处理库
在Python中，有一些常用的指纹图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们处理图像，提取指纹特征。下面我们以OpenCV为
原创
2024-07-10 05:57:19
177阅读
文章目录一、什么是数据清洗？1.缺失值处理（1）删除法（2）插补法2.异常值处理（1）简单统计量分析（2）3δ准则（3）箱型图分析3一致性分析二、数据预处理中的转换方法1、数据变换2.数据变换方法（1）简单函数变换（2）数据归一化（3）连续数据离散化（5）属性构造三、主成分分析（PCA）1.主成分分析的数学模型2.主成分分析算法（1）算法求解与推导总结 一、什么是数据清洗？数据清洗：对“脏数据”
转载
2024-06-05 14:56:29
72阅读
首先介绍指纹的特征提取，这里采用纹理特征，计算图像的灰度共生矩阵，然后利用矩阵的一些性质进行简单的计算。灰度共生矩阵：1概念
由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的
空间相关特性来描述纹理的常用方法。
2灰度共生矩
转载
2024-04-02 21:32:16
84阅读
图像处理中的特征提取是指从图像数据中提取出具有区分性和代表性的特征，以用于图像分类、目标检测、图像匹配等任务。下面介绍几种常见的图像处理特征提取方法：颜色特征：颜色是图像中最直观且重要的特征之一。常见的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色空间转换等。纹理特征：纹理描述了图像中的局部细节和结构。纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
原创
2024-04-13 17:55:27
127阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）特征：CNN能够自动从图像中学习出具有较高区分度的特征表示，通过深
原创
2024-04-24 11:57:38
109阅读
一、WhatWeb介绍 WhatWeb是一个开源的网站指纹识别软件。 WhatWeb识别网站。它的目标是回答“那个网站是什么？”这个问题。 WhatWeb可识别Web技术，包括内容管理系统（CMS），博客平台，统计/分析包，Javascript库，服务器和嵌入式设备。 WhatWeb有超过1000个插件，每个插件都能识别不同的东西。WhatWeb还可以识别版本号，电子邮件地址，账户ID，We
转载
2024-01-04 10:48:30
94阅读
常见的几种图像特征提取算法1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)2.HOG特征提取算法（Histogram of Oriented Gradient）3.SIFT算子（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换） 1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)LBP算子是一种用来描述图像
转载
2023-08-15 09:42:53
315阅读
一、简介指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而
原创
2022-04-08 15:10:43
1339阅读
一、简介指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹匹配通常基于细节点匹配。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。1 技术概述指纹识别技术是一种应用前景非常乐观的生物识别技术，国内外很多机构都在进行相关研究，尽管目前已有多种
原创
2021-11-08 12:44:16
416阅读
