hash_distance — IMGFORENSICS hash op

• Data kinds: phash × phash → measurement

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int' (implementation को सीधे call करना हो तो import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int', registry से लेना हो तो opsimgforensics.get("hash_distance"))

उपयोग

2 perceptual hash के बीच Hamming दूरी (अलग bit की संख्या)।

यह dtype और लंबाई जाँचता है और fail closed होता है। यदि float 1-D array स्वीकार करके != से गिना जाता, तो लगभग निश्चित रूप से "सभी bits अलग हैं" = अधिकतम दूरी निकलती, एक *विश्वसनीय दिखने वाला* मान —— लेकिन वह type की गड़बड़ी है, images के बीच का अंतर नहीं।

return एक Python int है (measurement vocabulary)। यदि bit length से normalize की गई दूरी चाहिए, तो hash_distance(a, b) / a.size।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (measurement को input के रूप में लेते हैं)

evidence_quantile

इसी category के (hash)

perceptual_hash

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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