python写代码，列出需要的依赖包。已知指纹数据库（图片名称以姓名＋ID命名），写一个指纹图片识别并和数据库的指纹匹配算法，输入指纹图片，最后输出匹配的数据库中的文件夹名称。

列出需要的依赖包：OpenCV, NumPy, scikit-image。

以下是一个简单的指纹图片识别并和数据库的指纹匹配算法的代码：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim

# 读取指纹数据库
database = {}
for i in range(1, 11):
    for j in range(1, 6):
        filename = f"database/{i}_{j}.png"
        img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        database[filename] = img

# 读取输入的指纹图片
input_filename = "input.png"
input_img = cv2.imread(input_filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 在数据库中寻找最佳匹配
best_score = 0
best_match = None
for filename, img in database.items():
    score = compare_ssim(input_img, img)
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_match = filename

# 输出匹配的文件夹名称
if best_match is not None:
    folder_name = best_match.split("/")[1].split("_")[0]
    print("匹配的文件夹名称是：", folder_name)
else:
    print("未找到匹配的指纹图片")

上述代码中，我们首先读取指纹数据库，然后读取输入的指纹图片。接着，我们使用 `compare_ssim` 函数计算输入指纹图片和数据库中每个指纹图片的相似度，找到相似度最高的那个指纹图片，并输出匹配的文件夹名称。如果没有找到匹配的指纹图片，则输出相应的提示信息。