تطابق بصمات الأصابع باستخدام خوارزمية SIFT و OpenCV

هذا الكود يستخدم تقنية مطابقة بصمات الأصابع (Fingerprint Matching) للتحقق من تطابق بين بصمة الأصبع المستهدفة ومجموعة بصمات الأصابع الموجودة في قاعدة البيانات. يعتمد الكود على استخدام خوارزمية SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) ومكتبة OpenCV لتحليل ومطابقة الأنماط الفريدة في البصمات.

تتضمن الخطوات الرئيسية في الكود ما يلي:

1. قراءة الصورة المستهدفة: يتم قراءة صورة البصمة المستهدفة من ملف "test.tif" باستخدام دالة `cv2.imread()`.

2. قراءة قاعدة البيانات: يتم قراءة صور بصمات الأصابع من مجلد "database" باستخدام حلقة تكرارية تستعرض أول 3 ملفات في المجلد.

3. استخراج معالم SIFT: يتم استخدام خوارزمية SIFT لاستخراج المعالم المميزة (keypoints) والوصف (descriptors) لكل صورة بصمة أصبع، باستخدام دالة `sift.detectAndCompute()`.

4. مطابقة المعالم: يتم استخدام المعالم المستخرجة للمقارنة بين الصورة المستهدفة وصور بصمات الأصابع في قاعدة البيانات، باستخدام مطابقة الأجهزة المحمولة (FlannBasedMatcher) والمقارنة المتعددة (knnMatch).

5. حساب النتيجة والتوصية: يتم حساب النتيجة بناءً على عدد المطابقات الممتازة وعدد المعالم الأساسية (keypoints) في الصورة. يتم تحديد الصورة الأفضل المطابقة ويتم عرضها مع النتيجة المرسومة باستخدام دالة `cv2.drawMatches()`.

يتم تكرار هذه الخطوات لأول 3 صور في قاعدة البيانات، ويتم عرض أفضل تطابق والنتيجة المرسومة لكل صورة. يمكن تعديل حجم النتيجة المرسومة باستخدام دالة `

cv2.resize()`.

هذا الكود يمثل نموذجًا بسيطًا لتطبيق مطابقة بصمات الأصابع باستخدام مكتبة OpenCV وخوارزمية SIFT. يمكن تحسينه وتوسيعه لتناسب احتياجات مشروعك أو تطبيقك الخاص.