随着生物特征识别技术在安全与身份验证领域的广泛应用，指纹识别因其易用性和高可靠性而得到越来越多的关注。
项目信息
编号：PCV-6
大小：3.4M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.12
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install opencv-python==4.11.0.86
– pip install numpy== 2.2.3
项目介绍
随着生物特征识别技术在安全与身份验证领域的广泛应用，指纹识别因其易用性和高可靠性而得到越来越多的关注。本研究基于 Python 与 OpenCV 环境，设计并实现了一种简洁、高效的指纹识别系统。首先，针对原始指纹图像中可能存在的噪声以及灰度不均衡等问题，系统在图像预处理阶段采用灰度化及直方图均衡等方法进行增强，降低外界噪声对特征提取的干扰。随后，利用 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 算法对预处理后的指纹图像进行关键点检测与描述子提取。ORB 算法通过针对 FAST 关键点进行方向校正、将 BRIEF 描述子进行旋转调整等手段，不仅在确保速度的同时保持了较好的特征描述能力，也对光照和旋转具有一定的鲁棒性。
在匹配阶段，本系统采用了 BFMatcher (Brute-Force Matcher) 配合 KNN (k 近邻) 方式进行特征点匹配，并使用 Ratio Test 对匹配结果进行筛选以过滤误匹配。为进一步提升匹配准确度，引入了匹配评分阈值，当指纹图像特征相似度超过设定阈值时，判定指纹匹配成功。通过多组实际指纹样本测试结果表明，本文方法在识别准确度和效率之间达到了良好平衡，可在大多数指纹图像上实现快速、稳定的匹配效果。与传统的特征点匹配算法相比，本文方法在速度和鲁棒性上均具有一定优势，因此对身份认证、门禁系统等领域的实际应用具有参考价值。
项目文档
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算法流程
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1.服务优势
2.联系方式
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运行效果
运行 main.py
1.主界面
2.匹配成功
3.匹配失败
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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