能写一个提取指纹中心点的matlab代码吗?已知已有二值化图,基于方向场,带中文注释
时间: 2024-05-24 17:11:00 浏览: 11
以下是一个基于方向场的指纹中心点提取的Matlab代码,带有中文注释:
% 读取二值化指纹图像
img = imread('fingerprint.bmp');
% 将图像转换为double类型
img = im2double(img);
% 计算X方向和Y方向的梯度
[gx, gy] = imgradientxy(img);
% 计算梯度的方向场
angle = atan2(gy, gx);
% 将方向场转换为角度
angle = angle * 180 / pi;
% 将角度转换为0-255的整数范围
angle = angle + 180;
% 创建一个空白的中心点图像
center = zeros(size(img));
% 遍历每个像素
for i = 1:size(img, 1)
for j = 1:size(img, 2)
% 计算当前像素的方向角度
currentAngle = angle(i, j);
% 如果角度在指定范围内,则将该像素标记为中心点
if (currentAngle >= 175 && currentAngle <= 185)
center(i, j) = 1;
end
end
end
% 显示原始图像和中心点图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(center);
title('中心点图像');
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能写一个提取指纹中心点的matlab代码吗?已知已有二值化图,基于方向场,准确度高,带中文注释
以下是一个示例代码,用于提取指纹中心点。该代码基于方向场,对二值化图像进行处理,以确定指纹中心点的位置。
```
% 读取二值化图像
image = imread('finger.bmp');
% 对图像进行腐蚀操作,以去除噪声
se = strel('disk', 3);
image = imerode(image, se);
% 计算方向场
[fx, fy] = gradient(image);
theta = atan2(fy, fx);
% 将方向场量化为一组离散的方向值
bins = 36; % 方向值的数量
directions = round(bins * theta / (2 * pi));
% 计算每个像素的方向直方图
histograms = zeros(size(image, 1), size(image, 2), bins);
for i = 1:size(image, 1)
for j = 1:size(image, 2)
bin = directions(i, j);
histograms(i, j, bin) = histograms(i, j, bin) + 1;
end
end
% 对每个像素的方向直方图进行平滑处理
sigma = 3; % 平滑系数
smoothed = imgaussfilt3(histograms, sigma);
% 找到每个像素的方向直方图中的峰值
peaks = imregionalmax(smoothed);
% 计算每个峰值的权重,其中权重是峰值周围像素的加权平均值
weights = smoothed .* peaks;
threshold = max(weights(:)) * 0.1; % 阈值
centers = [];
for i = 1:size(image, 1)
for j = 1:size(image, 2)
if weights(i, j) > threshold
% 根据峰值的权重计算中心点的位置
x = sum(weights(i-1:i+1, j-1:j+1) .* repmat([-1 0 1]', 1, 3)) / sum(weights(i-1:i+1, j-1:j+1));
y = sum(weights(i-1:i+1, j-1:j+1) .* repmat([-1 0 1], 3, 1)) / sum(weights(i-1:i+1, j-1:j+1));
centers = [centers; [x y]];
end
end
end
% 显示结果
imshow(image);
hold on;
scatter(centers(:, 2), centers(:, 1), 'r', 'filled');
```
注:以上代码仅供参考,实际应用可能需要进行适当的调整和改进。
能写一个提取指纹中心点的matlab代码吗?基于方向场,带中文注释
以下是基于方向场提取指纹中心点的MATLAB代码,注释中有中文说明:
```matlab
% 读入指纹图像
fingerprint = imread('fingerprint.jpg');
% 转为灰度图像
gray_fingerprint = rgb2gray(fingerprint);
% 计算方向场
[orientations, frequencies] = ridgefreq(gray_fingerprint, ...
% 计算方向场
[orientations, frequencies] = ridgefreq(gray_fingerprint, 1, 15, 15, 15);
% 平滑方向场
smooth_orientations = ridgefilter(orientations, frequencies, 0.5, 0.5);
% 计算指纹中心点
center = findCore(smooth_orientations);
% 显示指纹图像和中心点
imshow(fingerprint);
hold on;
plot(center(1), center(2), 'r+', 'MarkerSize', 20, 'LineWidth', 2);
% 定义一个函数,用于计算指纹中心点
function center = findCore(orientations)
% 计算方向直方图
[counts, edges] = histcounts(orientations(:), 36);
% 找到峰值位置
[~, indexes] = findpeaks(counts);
% 取前两个峰值
if length(indexes) >= 2
peak1 = edges(indexes(1));
peak2 = edges(indexes(2));
else
peak1 = edges(indexes(1));
peak2 = edges(indexes(1));
end
% 根据峰值位置计算中心点坐标
center = [mean([peak1, peak2]), size(orientations, 1) / 2];
end
```
需要注意的是,这段代码中调用了两个函数 `ridgefreq` 和 `ridgefilter`,这两个函数需要提前定义或添加至 MATLAB 工作区。这两个函数的实现可以参考指纹识别的相关文献或开源代码。
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