使用Python代码根据纹身图片查找嫌疑人

以下Python代码可以根据给定的查询纹身图片，在包含多个纹身图片的文件夹中查找与之匹配的嫌疑人，并打印每个人是否是嫌疑人的结果。

import cv2
import numpy as np
import os

def find_suspects(query_image_path, target_folder_path, min_match_count):
    # 读取查询图像
    query_image = cv2.imread(query_image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 创建特征提取器和描述器
    sift = cv2.SIFT_create()
    query_keypoints, query_descriptors = sift.detectAndCompute(query_image, None)

    # 创建FLANN匹配器
    flann = cv2.FlannBasedMatcher()

    # 遍历目标文件夹中的图像文件
    for file_name in os.listdir(target_folder_path):
        if file_name.endswith('.png') or file_name.endswith('.jpg'):
            target_image_path = os.path.join(target_folder_path, file_name)
            # 读取目标图像
            target_image = cv2.imread(target_image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # 检测和计算关键点和描述符
            target_keypoints, target_descriptors = sift.detectAndCompute(target_image, None)
            # 使用knnMatch进行特征匹配
            matches = flann.knnMatch(query_descriptors, target_descriptors, k=2)
            # 计算匹配的特征点数量
            good_matches = []
            for m, n in matches:
                if m.distance < 0.7 * n.distance:
                    good_matches.append(m)
            # 判断是否满足嫌疑人条件
            if len(good_matches) >= min_match_count:
                print(f'{file_name} is a suspect.')
            else:
                print(f'{file_name} is not a suspect.')

# 调用函数查找匹配的嫌疑人
find_suspects('query_image.png', 'tattoos', 10)

请将查询图片命名为 'query_image.png' 并将纹身图片放在名为 'tattoos' 的文件夹中。代码将遍历 'tattoos' 文件夹中的所有图片，并根据与查询图片匹配的特征点数量判断每个人是否是嫌疑人。如果匹配的特征点数量大于等于 10，则认为该人是嫌疑人，并打印相应的结果。