hash_distance — IMGFORENSICS hash op

• 데이터 종류: phash × phash → measurement

• 호출: import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int'(또는 opsimgforensics.get("hash_distance"))

사용법

두 지각 해시의 해밍 거리(다른 비트 수).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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`。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

evidence_quantile

같은 카테고리(hash)

perceptual_hash

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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