掌紋充滿了線條和紋理特征，具備豐富的方向信息。因此，基于方向編碼被認為是最有效的掌紋特征提取方法。而競爭編碼是辨識度極高的編碼方法之一，它使用不同方向的濾波器與掌紋圖像進行卷積，之后根據一定的編碼規則對掌紋圖像進行編碼。

EDCC算法有以下關鍵點:

通過圖像增強算子處理原始掌紋圖像，使得紋線更加突出，提取的方向更加準確。

使用一組方向不同的 2DGabor 小波濾波器對圖像進行濾波。

選擇濾波響應值最大和次大的方向作為該點所在紋線的主要方向和次要方向，進而進行編碼。

EDCC部署

準備工作

youyeetoo X1開發板需要安裝ubuntu系統，ubuntu安裝過程可以參考文章：<風火輪X86主板youyeetoo X1：部署MQTT Broker>

OpenCV安裝

EDCC算法依賴OpenCV，支持版本為OpenCV 3.4或者OpenCV 4.5兩個版本。

安裝OpenCV依賴庫：

rice@rice:~/edcc$sudoapt-getupdate
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallbuild-essential
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-dev
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallpython-devpython-numpylibtbb2libtbb-devlibjpeg-devlibpng-devlibtiff-devlibjasper-devlibdc1394-22-dev

下載安裝OpenCV，下載鏈接：https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.0.zip

編譯OpenCV

執行cmake指令，生成makefile：

rice@rice:~/edcc$cdopencv-4.5.0/
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0$mkdir-pbuild&&cdbuild
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$cmake-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=True..

指定make構建工程：

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudomake-j6

安裝OpenCV

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudomakeinstall

環境配置

修改etc/bash.bashrc

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudogedit/etc/bash.bashrc

在文件末尾添加一下內容并保存

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$exportPKG_CONFIG_PATH

更新環境配置

sudoupdatedb
source/etc/bash.bashrc

檢查OpenCV安裝情況

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$pkg-config--modversionopencv4#查看版本號
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$pkg-config--libsopencv4#查看libs庫

環境搭建

下載源碼，EDCC算法的代碼托管在github上，鏈接：https://github.com/Leosocy/EDCC-Palmprint-Recognition.git，我們通過git克隆下來：

rice@rice:~/edcc$gitclonehttps://github.com/Leosocy/EDCC-Palmprint-Recognition.git
Cloninginto'EDCC-Palmprint-Recognition'...
remote:Enumeratingobjects:1188,done.
remote:Countingobjects:100%(44/44),done.
remote:Compressingobjects:100%(39/39),done.
remote:Total1188(delta6),reused23(delta4),pack-reused1144
Receivingobjects:100%(1188/1188),193.15KiB|78.00KiB/s,done.
Resolvingdeltas:100%(556/556),done.
rice@rice:~/edcc$

創建構建目錄，好處：構建過程的文件放在統一的目錄下：

rice@rice:~/edcc$cdEDCC-Palmprint-Recognition
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition$mkdir-pbuild&&cdbuild
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$

構建EDCC算法代碼

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$cmake..
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$sudomakeinstall

安裝EDCC python 的包

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition$cdpypackage
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/pypackage$sudopython3setup.pyinstall

以上步驟就把EDCC的算法環境搭建完成

EDCC算法驗證

下載測試用的掌紋圖片，EDCC算法開源庫提供下載腳本，用于我們驗證功能。

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/$cdpalmprint_data
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/palmprint_data$./download.sh

EDCC提供了三種實例：C代碼實例，C++代碼實例，python代碼實例。我們驗證功能，采用EDCC的python代碼實例。

python代碼實例中比對的圖片是a_01.bmp和b_01.bmp

比對的兩張圖片如下：

執行命令驗證，兩張掌紋圖片的比對得分為：0.08799048751486326

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/$cd./examples/py_example
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/examples/py_example$python3example.py

總結

EDCC這個開源庫的開源協議為：MIT，所以使用起來不用當心。

EDCC的原理，其作者也提供了詳細的說明：https://blog.leosocy.top/posts/4354/

在youyeetoo部署AI能力，無疑是一個不錯的選擇。

審核編輯 黃宇