Python 如何为指纹细节提取功能生成唯一的MD5哈希值以进行快速身份验证

我想在OpenCV和Python中实现指纹验证系统，但具体实现方法如下：

注册过程：

输入指纹

使用细节提取提取特征

查找从的细节特征生成的唯一字母数字值 这个指纹

将指纹模板和唯一ID（哈希）存储在 数据库

核查过程：

输入指纹图像

使用细节提取提取特征

查找从的细节特征生成的唯一字母数字值 这个指纹

将此唯一ID（哈希）与存储在数据库中的ID进行比较

所以我面临的主要挑战是从指纹特征中提取这个唯一的散列值

是否有可能从指纹特征生成这样一个唯一的ID

我使用的基本代码是：

我为它读的研究论文是：

注: 当从同一个人的两个不同指纹中提取时，两组细节不可能完全相同。如果匹配率超过80%，那就是很好的匹配

输入的微小差异导致输出的巨大差异是一个很大的问题，但是如果哈希值匹配到68%以上，这对于我的要求仍然是可行的

这篇论文的作者说要找到一个距离向量，并在该向量上使用MD5

D = sqrt( (Xi-Xc)^2 + (Yi -Yc)^2 )

式中，（xi，yi）为特征坐标，（xc，yc）为特征坐标 核心点坐标。在确定 特征的距离，标识号为 使用MD5哈希函数计算

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按照目前的措辞，你的问题太宽泛了。请关注一个具体问题。“是否可能为细节生成哈希？”仍然太宽泛。请提供样本和要散列的信息结构摘要。请确保提供足够的详细信息，以判断散列的常规属性（输入差异小，输出差异大）是否存在问题。请说明从同一个人的两个指纹中提取的两组细节是否完全相同。我知道它们的设计是相似的（这毕竟是他们的想法），但对于使用散列，它们需要完全相同。