hash_distance — IMGFORENSICS hash op

• データ種: phash × phash → measurement

• 呼び出し: import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int' (または opsimgforensics.get("hash_distance"))

使い方

2 つの知覚ハッシュのハミング距離(異なるビット数)。

dtype と長さを検査して fail-closed する。float の 1-D を受け取って

`!=` で数えると、ほぼ確実に「全ビット違う」= 最大距離という

*もっともらしい* 値が出る —— それは型の取り違えであって画像の違いではない。

返りは Python の `int(measurement` 語彙)。ビット長で割った

正規化距離が欲しければ `hash_distance(a, b) / a.size`。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

型が繋がる次の op(measurement を入力に取れる)

evidence_quantile

同カテゴリ(hash)

perceptual_hash

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.