jpeg_ghost_quality — IMGFORENSICS `compression` op

• Datenarten: images → image2d

• Aufruf: import imgforensics; imgforensics.jpeg_ghost_quality(ghosts, qualities=None) -> 'np.ndarray' (oder opsimgforensics.get("jpeg_ghost_quality"))

Verwendung

Eine Folge von Geisterkarten → eine Karte der Qualität, bei der das Residuum jedes Pixels minimal ist. `image2d`.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`qualities を省くと :func:jpeg_ghost_map` の既定(40..95 step 5)を仮定する

—— **枚数が合わなければ :class:ValueError**(添字と品質がずれた地図を返さない)。

返りは品質そのものを画素値に持つ `(H, W)` なので、値域は [0, 1] ではない。

表示するときは正規化すること(この op は数値を返すのであって絵を返さない)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · noise_inconsistency_map · copy_move_regions · watermark_embed

Gleiche Kategorie (`compression`)

error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

jpeg_ghost_quality — IMGFORENSICS compression op