基于图像处理与VGG19的指静脉识别系统Python代码及GUI界面+项目指南.zip

简介：
本资源提供一个结合图像处理技术和VGG19模型的指静脉识别系统的完整解决方案，包括Python源码和图形用户界面设计。附有详细的项目指南帮助快速上手开发与应用。 基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统源码包括Python脚本（finger.py）以及图形用户界面(GUI)程序(finger.exe)。运行该软件所需环境为Python 3.7，其他依赖库在requirements.txt文件中列出。 【使用说明】直接双击运行finger.exe即可启动程序。 参数设置： - 单人手指图片个数：指训练集中一根手指录入的图片数量，默认值设为7张。 - 随机选取测试图片数目：识别时从每根手指的7张图中随机抽取若干张进行比对，取值范围是1到7之间。例如若设置为5，则表示每次选择该手上的5张图像与待测图像对比以计算相似度平均值。 - 训练集文件夹路径：存放训练用图片的位置，在此目录下将创建一个名为trained的子目录用于保存处理后的数据，示例中使用的是HighGuardFinger文件夹； - 待识别图片文件夹路径：放置需要进行验证的新图像的地方。在本实例里选取了7张图作为模型学习样本，并以剩下的第8张为测试对象，对应于HighGuardTest文件夹内。 首次启动程序时会自动下载VGG16预训练的权重数据用于初始化网络结构。