基于Python的指纹识别系统代码

以下是一个基于Python的指纹识别系统代码示例：

import cv2
import numpy as np
from skimage.morphology import skeletonize
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取图像
img = cv2.imread('fingerprint.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 骨架化处理
skeleton = skeletonize(binary)

# 获取骨架上的像素坐标
skeleton_pixels = np.where(skeleton == True)

# 使用KMeans算法将像素分为两类
X = np.array(list(zip(skeleton_pixels[1], skeleton_pixels[0])))
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 提取两类像素的坐标
clusters = [X[labels == i] for i in range(2)]

# 计算两类像素的中心点
centers = [np.mean(cluster, axis=0) for cluster in clusters]
center1 = centers[0].astype(int)
center2 = centers[1].astype(int)

# 计算两个中心点之间的距离
distance = np.linalg.norm(center1 - center2)

# 如果距离小于一定阈值，则认为是同一个指纹
if distance < 50:
    print("Same fingerprint")
else:
    print("Different fingerprint")

此代码使用了OpenCV、NumPy、scikit-image和scikit-learn等Python库，实现了指纹图像的二值化、骨架化、KMeans聚类和中心点计算等功能，最终判断两个中心点之间的距离是否小于阈值，以确定是否为同一个指纹。