基于OpenCV和tinker的指纹识别系统源码发布

资源摘要信息:"本资源主要包含了基于OpenCV和tinker开发的指纹识别系统。该系统的硬件基础是AS608指纹传感器。该系统包含多个Python源代码文件，分别用于实现不同的功能，具体如下： 1. Fingerprint.py：该文件主要用于处理和匹配指纹图像。在指纹识别过程中，首先需要对指纹图像进行预处理，然后提取指纹的特征，最后将提取的特征与数据库中存储的指纹特征进行匹配。在这个过程中，可能使用了MCC算法（Minutia Cylinder-Code）来提取和匹配指纹特征。MCC算法是一种广泛用于指纹识别的算法，它主要通过提取指纹的细节点和方向信息来进行匹配。 2. utils.py：该文件提供了用于指纹图像处理和匹配的辅助功能。具体功能可能包括图像预处理、特征提取、图像增强等。这些功能是为了提高指纹识别的准确性和效率。 3. getFingerprint.py：该文件主要负责从AS608指纹传感器获取指纹图像。AS608是一款常用的指纹识别模块，它可以将指纹图像转化为数字信号，并通过串口或者其他通信方式发送出去。该文件可能包含了与AS608通信的代码，用于获取指纹图像。 4. savenpz.py：该文件主要用于将提取的指纹特征保存为npz格式的文件。npz是numpy的一种数据存储格式，它可以方便地存储和读取大量的数值数据。将指纹特征保存为npz格式，可以方便后续的处理和匹配。 5. main.py：该文件是系统的主程序，也是用户与系统交互的接口。在该文件中，可能包含了系统的初始化、用户界面的创建、以及指纹识别过程的调用等功能。用户可以通过这个文件运行系统，查看识别结果，并进行相应的操作。 本资源的标签为'opencv 软件/插件'，说明该系统使用了OpenCV库进行图像处理和分析。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉相关的功能，广泛应用于学术研究和工业应用中。在本系统中，OpenCV可能用于图像的读取、显示、预处理、特征提取等操作。 总的来说，这个资源为开发者提供了一套完整的指纹识别系统实现，包括指纹图像的获取、处理、特征提取和匹配等关键步骤，使用了OpenCV和tinker开发环境，并以AS608指纹传感器为硬件平台。"