Pipeline do SDK

O FingerprintExtractor executa um pipeline de 6 etapas para extrair e avaliar a qualidade de uma impressão digital a partir de uma foto.

Visão Geral

Foto (BGR)
    │
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┌─────────────────────┐
│ 1. SkinDetector      │  Detecta pele usando YCrCb + HSV
│    → skin_mask, bbox │
└──────────┬──────────┘
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┌─────────────────────┐
│ 2. FingerSegmenter   │  Isola o dedo com GrabCut
│    → crop, mask      │
└──────────┬──────────┘
           ▼
┌─────────────────────┐
│ 3. FingerOrienter    │  Rotaciona para ponta para cima
│    → oriented crop   │
└──────────┬──────────┘
           ▼
┌─────────────────────┐
│ 4. FingertipROI      │  Extrai a região da ponta
│    → roi_gray        │
└──────────┬──────────┘
           ▼
┌─────────────────────┐
│ 5. RidgeEnhancer     │  Realça cristas papilares
│    → 500x500 canvas  │
└──────────┬──────────┘
           ▼
┌─────────────────────┐
│ 6. QualityChecker    │  Avalia qualidade (0-100)
│    → QualityReport   │
└──────────┬──────────┘
           ▼
    FingerprintResult
    (imagem + quality + warnings)

Uso Programático

from fingerprint_sdk import FingerprintExtractor, ExtractorConfig

# Configuração padrão
extractor = FingerprintExtractor()

# Ou com configuração customizada
config = ExtractorConfig(
    use_grabcut=True,
    min_quality_score=50.0,
    canvas_size=500,
)
extractor = FingerprintExtractor(config)

# Processar de arquivo
result = extractor.extract_from_file("foto_dedo.jpg")

# Ou de numpy array (BGR)
import cv2
bgr = cv2.imread("foto_dedo.jpg")
result = extractor.extract(bgr)

# Resultado
if result.success:
    print(f"Score: {result.quality.score:.1f}")
    print(f"Aceitável: {result.quality.is_acceptable}")
    cv2.imwrite("digital.png", result.image)
else:
    print(f"Warnings: {result.warnings}")

CLI

# Instalação
pip install -e sdk/

# Uso
fingerprint-sdk foto_dedo.jpg output.png

# Ou como módulo
python -m fingerprint_sdk foto_dedo.jpg output.png

Resultado — FingerprintResult

Campo	Tipo	Descrição
image	np.ndarray	Imagem 500x500 grayscale (uint8)
quality	QualityReport	Métricas de qualidade
warnings	list[str]	Avisos durante processamento
success	bool	Se gerou imagem com qualidade aceitável

Quality Report — QualityReport

Campo	Tipo	Descrição
sharpness	float	Variância do Laplacian
contrast	float	Desvio padrão médio local
ridge_clarity	float	Resposta máxima Gabor
score	float	Score composto 0-100
is_acceptable	bool	score >= min_quality_score

Etapas Detalhadas

Cada etapa é documentada em sua própria página:

• Detecção de Pele — SkinDetector
• Segmentação — FingerSegmenter
• Realce de Cristas — RidgeEnhancer
• Qualidade — QualityChecker