jpeg_ghost_quality — IMGFORENSICS compression op

• 데이터 종류: images → image2d

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

사용법

고스트 지도의 열 → 화소마다 잔차가 최소가 되는 품질의 지도. `image2d`.

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

`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)。

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(image2d 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(compression)

error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map

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

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