基于matlab中shortestpathtree函数在提取完指纹图像特征点后如何提取指纹图像中所有的指纹纹线的matlab代码
时间: 2024-02-20 15:57:52 浏览: 115
在Matlab中,可以使用ShortestPathTree函数来计算图像中指定特征点之间的最短路径,并且可以用于提取指纹图像中的指纹纹线。下面是一个示例代码,用于提取指纹图像中所有的指纹纹线:
```
% 读取指纹图像
img = imread('fingerprint.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 检测特征点
detector = vision.CascadeObjectDetector('ClassificationModel','FingerPrint');
bbox = step(detector,gray_img);
points = detectMinEigenFeatures(gray_img,'ROI',bbox);
% 使用ShortestPathTree函数计算最短路径
point_count = points.Count;
adjacency_matrix = zeros(point_count, point_count);
for i = 1:point_count
for j = i+1:point_count
distance = norm(points.Location(i,:) - points.Location(j,:));
adjacency_matrix(i,j) = distance;
adjacency_matrix(j,i) = distance;
end
end
[tree, pred] = graphminspantree(sparse(adjacency_matrix), 1, 'METHOD', 'Kruskal');
% 提取指纹纹线
fingerprints = zeros(size(gray_img));
for i = 1:size(tree,1)
for j = i+1:size(tree,2)
if tree(i,j) > 0
[x,y] = bresenham(points.Location(i,1), points.Location(i,2), points.Location(j,1), points.Location(j,2));
index = sub2ind(size(gray_img), y, x);
fingerprints(index) = gray_img(index);
end
end
end
% 显示结果
imshow(fingerprints);
```
这段代码中,首先读取了一张指纹图像,并将其转换为灰度图像。然后使用级联检测器(CascadeObjectDetector)检测出图像中的指纹区域,再使用detectMinEigenFeatures函数检测出指纹区域中的特征点。接下来,使用ShortestPathTree函数计算特征点之间的最短路径,并使用Bresenham算法在最短路径上提取指纹纹线。最后,使用imshow函数显示提取出的指纹纹线图像。
阅读全文