만트라 지문 센서로 손가락 유형 감지하기

Question

필자는 Mantra MFS100 광학 지문 센서를 가지고 있는데, 스캔중인 손가락 유형을 보여주는 안드로이드 앱을 만들고 싶습니다.

엄지 또는 색인처럼 어떤 손가락이 스캔되고 있는지 보여줄 수 있도록 응용 프로그램을 만들고 싶습니다.

참고 : 나는 성공적 만트라 MFS100 안드로이드 SDK를 다운로드하지만 손가락의 유형을 검색 할 수있는 기능은 다음

를 스캔 더는 손가락 데이터

private void StartSyncCapture() { 

    // //// Use thread if you want to show preview, else no need to use 
    // thread. 
    new Thread(new Runnable() { 

     @Override 
     public void run() { 
      SetTextonuiThread(""); 
      try { 
       FingerData fingerData = new FingerData(); 
       int ret = mfs100.AutoCapture(fingerData, timeout, true, 
         false); 
       if (ret != 0) { 
        SetTextonuiThread(mfs100.GetErrorMsg(ret)); 
       } else { 
        final Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(
          fingerData.FingerImage(), 0, 
          fingerData.FingerImage().length); 
        imgFinger.post(new Runnable() { 
         @Override 
         public void run() { 
          imgFinger.setImageBitmap(bitmap); 
          imgFinger.refreshDrawableState(); 
         } 
        }); 

        SetTextonuiThread("Capture Success"); 
        String log = "\nQuality: " + fingerData.Quality() 
          + "\nNFIQ: " + fingerData.Nfiq() 
          + "\nWSQ Compress Ratio: " 
          + fingerData.WSQCompressRatio() 
          + "\nImage Dimensions (inch): " 
          + fingerData.InWidth() + "\" X " 
          + fingerData.InHeight() + "\"" 
          + "\nImage Area (inch): " + fingerData.InArea() 
          + "\"" + "\nResolution (dpi/ppi): " 
          + fingerData.Resolution() + "\nGray Scale: " 
          + fingerData.GrayScale() + "\nBits Per Pixal: " 
          + fingerData.Bpp() + "\nWSQ Info: " 
          + fingerData.WSQInfo(); 
        SetLogOnUIThread(log); 

        //////////////////// Extract ANSI Template 
        byte[] tempData = new byte[2000]; // length 2000 is mandatory 
        byte[] ansiTemplate = null; 
        int dataLen = mfs100.ExtractANSITemplate(fingerData.RawData(), tempData); 
        if(dataLen<=0) 
        { 
         if(dataLen==0) 
         { 
          SetTextonuiThread("Failed to extract ANSI Template"); 
         } 
         else 
         { 
          SetTextonuiThread(mfs100.GetErrorMsg(dataLen)); 
         } 
         return; 
        } 
        else 
        { 
         ansiTemplate = new byte[dataLen]; 
         System.arraycopy(tempData, 0, ansiTemplate, 0, 
           dataLen); 
        } 
        ////////////////////////////////////////////// 

        //////////////////// Extract ISO Image 
        dataLen=0; 
        tempData = new byte[(mfs100.GetDeviceInfo().Width() * mfs100.GetDeviceInfo().Height())+1078]; 
        byte[] isoImage = null; 
        dataLen = mfs100.ExtractISOImage(fingerData.RawData(),tempData); 
        if(dataLen<=0) 
        { 
         if(dataLen==0) 
         { 
          SetTextonuiThread("Failed to extract ISO Image"); 
         } 
         else 
         { 
          SetTextonuiThread(mfs100.GetErrorMsg(dataLen)); 
         } 
         return; 
        } 
        else 
        { 
         isoImage = new byte[dataLen]; 
         System.arraycopy(tempData, 0, isoImage, 0, 
           dataLen); 
        } 
        ////////////////////////////////////////////// 

        //////////////////// Extract WSQ Image 
        dataLen=0; 
        tempData = new byte[(mfs100.GetDeviceInfo().Width() * mfs100.GetDeviceInfo().Height())+1078]; 
        byte[] wsqImage = null; 
        dataLen = mfs100.ExtractWSQImage(fingerData.RawData(),tempData); 

        if(dataLen<=0) 
        { 
         if(dataLen==0) 
         { 
          SetTextonuiThread("Failed to extract WSQ Image"); 
         } 
         else 
         { 
          SetTextonuiThread(mfs100.GetErrorMsg(dataLen)); 
         } 
         return; 
        } 
        else 
        { 
         wsqImage = new byte[dataLen]; 
         System.arraycopy(tempData, 0, wsqImage, 0, 
           dataLen); 
        } 
        ////////////////////////////////////////////// 

        SetData2(fingerData,ansiTemplate,isoImage,wsqImage); 
       } 
      } catch (Exception ex) { 
       SetTextonuiThread("Error"); 
      } 
     } 
    }).start(); 
} 

을 캡처를 시작하는 기능입니다이없는 한

Answer 1

샘플 코드는 이미지 (WSQ 또는 ISO) 또는 템플릿 (ANSI)을 캡처하고 추출하는 데 도움이됩니다.

현재 지문과 저장된 지문을 비교하는 기능을 사용해야합니다. 예를 들어이 방법을 사용하는 경우 : mfs100.MatchISO

Answer 2

Namy, 캡처 한 데이터에서 손가락의 위치 (예 : LEFT_INDEX, LEFT_THUMB, RIGHT_INDEX 등)를 식별 할 수 없습니다. 당신은 당신 편에서 손가락의 위치를 ​​관리해야합니다.