watermark op• 数据种类:image2d × phash → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsimgforensics.get("watermark_capacity"))
• GPU:无(仅 CPU 参考实现)
扫描嵌入强度与 PSNR / BER 之间的取舍。table。
实际上对每个“强度”运行嵌入→提取，
psnr_db 原始图像和水印图像的 PSNR（范围 [0, 1] 标准，MAX=1）ber 提取的误码率（通过 hash_distance 计算）clipped 水印图像中落在 [0, 1] 之外的像素百分比。
保存时突出部分总会丢失，因此强度只能通过查看PSNR来确定。
如果提高，“不可测量的恶化”就会增加。
将质量传递给“jpeg_quality”将通过真正的JPEG传递带水印的图像，然后还包括提取的“ber_jpeg”（需要 Pillow。如果省略，则不会包括整个列。（默认情况下不运行，以确保返回的列不会根据环境而改变）。
返回 {"capacity_bits": int, "n_bits": int, "rows": [...], "caveats": [...], "ll_shape": tuple}。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
table 作为输入)watermark)watermark_embed · watermark_extract
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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