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手背静脉识别的图像处理算法

手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术,相比于传统的生物识别技术(如指纹识别)具有许多明显的优势,然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段,使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难,为了方便后续特征识别,提高静脉识别的准确度和优越性,有必要对获取的静脉图像进行一系列处理,得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为: 1.对采集图像进行背景去除,取得手背部分; 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域; 3.提取手背静脉走势; 4.对提取的静脉进行细化处理,去除毛刺; 5.改进算法,提高程序的通用性和适普性; 6.在图像分割上尝试不同的方法,并比较结果的好坏。

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part IV)

本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为四个部分,分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分,但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷,因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。现在,让我们开始吧!

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