hash_distance — IMGFORENSICS hash op

• 데이터 종류: phash × phash → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int'(구현을 직접 호출하려면 import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int', 원장에서 가져오려면 opsimgforensics.get("hash_distance"))

사용법

두 지각 해시의 해밍 거리(다른 비트 수).

dtype과 길이를 검사해 fail-closed(실패 시 거부) 한다. float의 1-D를 받아 !=로 세면, 거의 확실하게 "모든 비트가 다르다" = 최대 거리라는 *그럴듯한* 값이 나온다 —— 그것은 형의 혼동이지 화상의 차이가 아니다.

반환은 Python의 int(measurement 어휘). 비트 길이로 나눈정규화 거리가 필요하면 hash_distance(a, b) / a.size.

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(measurement 를 입력으로 받는 것)

evidence_quantile

같은 카테고리(hash)

perceptual_hash

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

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