当时为了完成学校举办的一个训练计划，我自己翻阅各类文献，用python做用来识别手指静脉纹路的软件，GUI用wxpython编写，项目的具体介绍在如下链接：bmxbmx3/Finger_Vein_Recognition​github.com

插个百度百科对指静脉识别的解释：

指静脉识别是静脉识别的一种，首先通过指静脉识别仪取得个人手指静脉分布图，从手指静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过近红外光线照射，利用CCD摄像头获取手指静脉的图像，将手指静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。

以下是我所作项目的图像处理的展示：指静脉图像处理流程图

下面大致讲一下我从这个项目入手python的过程吧：

因为python灵活的特性吸引了我，所以将之作为本项目的开发语言。说实话，项目初期因为刚开始学习python，做起来比较吃力，后来我看知乎的介绍一步步跟着廖雪峰老师的博客练习，对它才算掌握个大概。

然后就是python GUI的开发，这上面我也绕了不少路子。当时有心学pyqt，但是因为时间来不及，就跟着zetcode的tutorial着手wxpython，再熟悉了大体框架后直接用wxformbuilder建立界面。这里不得不吐槽wxformbuilder的layout嵌套不够人性化，后来做毕设时对界面设计转到pyqt后用qt designer就顺手许多。另，pyqt的文档我是直接照着qt c++的文档阅读，虽然没学过c++，但是如果了解面向对象的思想，基本也能做到通读。

最后是图像处理部分，从知网下了几篇硕士论文，啃了很长时间才搞透我所做的指静脉识别的相关算法。起初用matlab模拟花了不少时间，导致后面算法移植到python时临近答辩期限。眼看来不及，这时我发现了pypi，才真正体会到python的强大之处——除了库多还是库多233。matlab的一个嵌套了不知多少for循环的搜索算法，只需python几个库相互配合就能轻松解决，以此我顺带初步掌握了numpy、pillow、matplotlib、scikit-image等与图像处理有关的库的用法，仅花了一个月就实现了软件的编写与封装。

这里有个小插曲，当时做完项目答辩后，我很快就面临六级考试，但因为做这个项目花去了太多时间，导致平时并没有怎么复习英语，后来考试我就没有抱太大的希望。然而在成绩出来后，意料之外的是我竟然过了。仔细想想应该是做这个项目的时候，我逼迫自己大量查阅外文文献，因而顺带掌握了流利阅读外文的能力。

这里我总结了几个小tips，算是对这个项目学习过程的总结吧：做项目时找队友是关键，划水一律踢。

英文要熟练，对你编程有极大的帮助。

善用google关键词搜索你想找的内容，必要时加tutorial、documentation等词，实在不会用how to、what is等疑问句。

有些问题去stackoverflow、reddit等社区逛逛，若不行查阅blog，再次去github看有没有相关issue，总能有不少收获。

生活作息一定做到有规律、有计划。

特别是第一条，我做这个项目时队友什么也不干，全“寄托”在我的身上，让我花了不少时间和精力，以至于临近答辩的时候我每天熬夜到两三点是常有的事，看论文、写代码等很多繁杂的事压得我一人有时力不从心。更气的是队友趁我忙于项目的时候外出旅游，一点忙儿也没帮上，当我做完项目后他还诧异地说：“我以为你做不出来了呢。”如果你们遇到这样偷懒的伙伴，请坚决不要与之共事，不要念什么情分，或者不好意思怎样，该踢则踢。

不过我也感谢划水的队友，把所有的事“托付”给我，反而让我学到了很多。

欢迎fork我的项目，如果喜欢点个star，有什么建议也可提issue，我会及时回复。