watermark op• 데이터 종류: image2d × phash → table
• 호출: import imgforensics; imgforensics.watermark_capacity(image, bits, strengths=(0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4), wavelet: 'str' = 'haar', level: 'int' = 1, jpeg_quality=None) -> 'dict'(또는 opsimgforensics.get("watermark_capacity"))
삽입 강도와 PSNR / BER 의 트레이드오프를 훑어 돌려줍니다. `table`.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
各 `strength` について埋め込み → 抽出を実際に走らせ、
`psnr_db 原画像と透かし入り画像の PSNR(値域 [0, 1] 基準、MAX=1`)
`ber 抽出のビット誤り率(:func:hash_distance` で数える)
`clipped` 透かし入り画像が [0, 1] からはみ出した画素の割合。
はみ出しは保存時に必ず失われるので、PSNR だけ見て強度を
上げると「測っていない劣化」が増える
`jpeg_quality` に品質を渡すと、透かし入り画像を 本物の JPEG に通してから
抽出した `ber_jpeg` も入る(Pillow 必須。省略時は列ごと入らない ——
環境によって返る列が変わらないようにするため、既定では走らせない)。
返りは `{"capacity_bits": int, "n_bits": int, "rows": [...], "caveats": [...]}`。
• 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.
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
table 를 입력으로 받는 것)watermark)watermark_embed · watermark_extract
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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