Diese Frage hat hier bereits eine Antwort:

Ich arbeite an einem Handvenenerkennungssystem für den Rücken. Ich habe das Bild bereits digitalisiert und vorverarbeitet, gefolgt von der Merkmalsextraktion (weiße Pixelkoordinaten) der verdünnten Venenmuster, wie in der Abbildung unten gezeigt (Bild 1). Diese Schritte wurden für 10 Bilder wiederholt und ihre Koordinaten in einer TXT-Datei gespeichert.

Nun, nehmen wir an, ich habe ein Abfragebild (Bild 2) wie unten, auf das alle oben genannten Schritte angewendet wurden und Koordinaten abgerufen wurden.

Für den passenden Zweck möchte ich @ anpassDie Paper Matching-Strategie, die besagt, dass " Ein Algorithmus, der auf irgendeine Weise genau dasselbe tut, wird implementiert, um einen Ähnlichkeitsabgleich zwischen Binärbildern durchzuführen. Der Abgleich erfolgt in zwei Richtungen. Im ersten Schritt scannt der Algorithmus das Abfragebild und nimmt jeden Vordergrundpixelwert (es können auch Hintergrundpixel genommen werden) und vergleicht diesen mit dem Pixelwert im Datenbankbild an der entsprechenden Stelle. Wenn derselbe Wert an derselben Position im Datenbank-Image gefunden wird, wird dies als Trefferzahl gewertet. Andernfalls wird die Anzahl der Treffer als Fehler gewertet, und schließlich wird die Differenz zwischen Treffer- und Fehlerzahl durch die Gesamtzahl der Vordergrundpixel im Abfragebild dividiert. Das Ergebnis dieser Unterteilung gibt eine Zahl an, die angibt, wie ähnlich das Abfrageabbild dem Datenbankabbild (SQD) ist. Im zweiten Schritt wird das Datenbankbild gescannt und seine Vordergrundpixelelemente werden wie im ersten Schritt mit dem Abfragebild verglichen. Dies ergibt ein Ergebnis, das angibt, wie ähnlich das Datenbank-Image dem Abfrage-Image (SDQ) ist. Dann wird der Durchschnitt des SQD und des SDQ, Average Similarity Measure (ASM), als Rangfolge für den Abrufprozess herangezogen."

Danke dir