當(dāng)時為了完成學(xué)校舉辦的一個訓(xùn)練計劃，我自己翻閱各類文獻，用python做用來識別手指靜脈紋路的軟件，GUI用wxpython編寫，項目的具體介紹在如下鏈接：bmxbmx3/Finger_Vein_Recognition?github.com

插個百度百科對指靜脈識別的解釋：

指靜脈識別是靜脈識別的一種，首先通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖，從手指靜脈分布圖依據(jù)專用比對算法提取特征值，通過近紅外光線照射，利用CCD攝像頭獲取手指靜脈的圖像，將手指靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中，將特征值存儲。

以下是我所作項目的圖像處理的展示：指靜脈圖像處理流程圖

下面大致講一下我從這個項目入手python的過程吧：

因為python靈活的特性吸引了我，所以將之作為本項目的開發(fā)語言。說實話，項目初期因為剛開始學(xué)習(xí)python，做起來比較吃力，后來我看知乎的介紹一步步跟著廖雪峰老師的博客練習(xí)，對它才算掌握個大概。

然后就是python GUI的開發(fā)，這上面我也繞了不少路子。當(dāng)時有心學(xué)pyqt，但是因為時間來不及，就跟著zetcode的tutorial著手wxpython，再熟悉了大體框架后直接用wxformbuilder建立界面。這里不得不吐槽wxformbuilder的layout嵌套不夠人性化，后來做畢設(shè)時對界面設(shè)計轉(zhuǎn)到pyqt后用qt designer就順手許多。另，pyqt的文檔我是直接照著qt c++的文檔閱讀，雖然沒學(xué)過c++，但是如果了解面向?qū)ο蟮乃枷?#xff0c;基本也能做到通讀。

最后是圖像處理部分，從知網(wǎng)下了幾篇碩士論文，啃了很長時間才搞透我所做的指靜脈識別的相關(guān)算法。起初用matlab模擬花了不少時間，導(dǎo)致后面算法移植到python時臨近答辯期限。眼看來不及，這時我發(fā)現(xiàn)了pypi，才真正體會到python的強大之處——除了庫多還是庫多233。matlab的一個嵌套了不知多少for循環(huán)的搜索算法，只需python幾個庫相互配合就能輕松解決，以此我順帶初步掌握了numpy、pillow、matplotlib、scikit-image等與圖像處理有關(guān)的庫的用法，僅花了一個月就實現(xiàn)了軟件的編寫與封裝。

這里有個小插曲，當(dāng)時做完項目答辯后，我很快就面臨六級考試，但因為做這個項目花去了太多時間，導(dǎo)致平時并沒有怎么復(fù)習(xí)英語，后來考試我就沒有抱太大的希望。然而在成績出來后，意料之外的是我竟然過了。仔細(xì)想想應(yīng)該是做這個項目的時候，我逼迫自己大量查閱外文文獻，因而順帶掌握了流利閱讀外文的能力。

這里我總結(jié)了幾個小tips，算是對這個項目學(xué)習(xí)過程的總結(jié)吧：做項目時找隊友是關(guān)鍵，劃水一律踢。

英文要熟練，對你編程有極大的幫助。

善用google關(guān)鍵詞搜索你想找的內(nèi)容，必要時加tutorial、documentation等詞，實在不會用how to、what is等疑問句。

有些問題去stackoverflow、reddit等社區(qū)逛逛，若不行查閱blog，再次去github看有沒有相關(guān)issue，總能有不少收獲。

生活作息一定做到有規(guī)律、有計劃。

特別是第一條，我做這個項目時隊友什么也不干，全“寄托”在我的身上，讓我花了不少時間和精力，以至于臨近答辯的時候我每天熬夜到兩三點是常有的事，看論文、寫代碼等很多繁雜的事壓得我一人有時力不從心。更氣的是隊友趁我忙于項目的時候外出旅游，一點忙兒也沒幫上，當(dāng)我做完項目后他還詫異地說：“我以為你做不出來了呢?！比绻銈冇龅竭@樣偷懶的伙伴，請堅決不要與之共事，不要念什么情分，或者不好意思怎樣，該踢則踢。

不過我也感謝劃水的隊友，把所有的事“托付”給我，反而讓我學(xué)到了很多。

歡迎fork我的項目，如果喜歡點個star，有什么建議也可提issue，我會及時回復(fù)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的wxpython是干嘛的_你都用 Python 来做什么？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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