一个用于虹膜识别的python包。
G6-iris-recognition的Python项目详细描述
Gate6虹膜识别软件包
g6虹膜识别是一个用于眼睛虹膜识别的模块。
安装软件包模块之前需要安装
python
numpy
opencv-python
matplotlib
opencv-contrib-python
requests
scikit-image
scipy
imutils==0.5.2
- 在该目录中创建encodingmodel目录在项目文件夹（encodingmodel/irisencodings.pickle）中创建文件名irisencodings.pickle。
- 在该目录中创建一个输入数据库目录，将人眼虹膜图像放在人名目录下。
Project/
├── encodingModel/
│ ├── irisEncodings.pickle/ # train model|
├── Input_database/
│ ├── person1 name/ # person1 directory| │ ├── eye iris images of person1 / # images of person eye iris
│ ├── person2 name/ # person2 directory| │ ├── eye iris images of person2 / # images of person eye iris
│ ├── person3 name/ # person3 directory| │ ├── eye iris images of person3 / # images of person eye iris 安装
-安装python
-使用pip：安装包模块
$ pip install -i https://test.pypi.org/simple/ G6-iris-recognition
运行项目
$ pip install -i https://test.pypi.org/simple/ G6-iris-recognition
配置完项目的所有设置后，就可以运行项目了。开始导入G6_虹膜识别模块。
import G6_iris_recognition
导入后，需要对现有图像进行训练并在开始时创建编码模块：
G6_iris_recognition.iris_model_train(train_database_path,train_encoding_model_path)train_database_path===> Input_database/ train_encoding_model_path===> encodingModel/irisEncodings.pickle
一旦模型经过训练，就可以用实时图像进行测试：
iris_name= G6_iris_recognition.iris_model_test(test_encoding_model_path,real_time_image_path)test_encoding_model_path===> encodingModel/irisEncodings.pickle real_time_image_path===> real-time_image_path iris_name===> it returns predicted person name if image matches with trained image model person image &if not then it returns name as unmatch.
要求：
- 需要扫描仪提供更清晰的图像。
- 图像不应在阳光直射下拍摄。
- 人不应该在眼睛扫描时使用玻璃或透镜。
- 所有扫描图像的形状/大小必须相同（如-320x240）。
- 根据图像大小和质量/噪声，需要根据改变滤波器参数。
- 90%以上的虹膜需要从扫描仪上采集图像。
- 需要至少5个清晰的图像来训练一个模型。
- 在所有这些完成后，设置汉明距离阈值进行识别。
支架
如果您在配置或使用Gate6虹膜识别软件包时遇到任何问题，请按照上述说明进行。请随时与gate6虹膜识别软件包开发团队联系。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
