hash op• データ種: image2d → phash
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import imgforensics; imgforensics.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsimgforensics.get("perceptual_hash"))
知覚ハッシュ(perceptual hash)。bool の 1-D ビット列を返す。
mode:
"dct" 縮小 (hash_size * 4) 角 → 2-D DCT-II(直交)→ 左上
hash_size x hash_size を取り、DC を除いた中央値と比較。
Zauner 2010 の pHash と同じ手順。長さ hash_size**2 ビット。
"average" 縮小 hash_size 角 → 平均と比較(aHash)。同じ長さ。"difference" 縮小 (hash_size, hash_size + 1) → 横に隣り合う画素の大小を比較(dHash)。同じ長さで、平均輝度の変化に強い。
実測(tests/test_imgforensics.py が数で固定。256x256 の 1/f^1.6 画像、hash_size=8 = 64 ビット。無関係な 2 枚の距離は dct 31.3 / average 34.2 / difference 32.6(20 対の平均。理論値は 32 = ビット長の半分)):
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変換 dct average difference
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JPEG 品質 60 再圧縮 0 0 0
JPEG 品質 30 再圧縮 2 0 0
1/2 縮小 0 0 0
1/4 縮小 0 0 0
明るさ +0.1 0 0 0
左右反転 28 42 34
90 度回転 32 30 32
別の画像 28 40 34
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この op が言えないこと:
• 距離が小さい = 同じ画像、ではない。8x8 の粗い縮小に落としているので、細部の改竄は距離 0 のまま通る。実測:512x512 の画像に 24x24 のコピー&ムーブを入れたときの距離は dct 0 / average 0 / difference 1。
• 距離が大きい = 別画像、でもない。上の表のとおり 反転と回転は「別の画像」と区別が付かない(どちらも無関係な 2 枚と同じ距離域に入る)。幾何変換に対する不変性は一切無い。
• 返り値は phash 語彙であって signal ではない。bool の 1-D は既存の signal / indices / descriptor の述語をすべて満たすので、取り違えると signal1d.lowpass などが 有限でもっともらしい値を返す(実測 5 op)。だから hash_distance は dtype を検査する。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
phash を入力に取れる)hash_distance · watermark_embed · watermark_capacity
hash)*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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