hash op• 数据种类:image2d → phash
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import imgforensics; imgforensics.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsimgforensics.get("perceptual_hash"))
感知哈希。返回 bool 的一维比特串。
mode：
"dct" 缩小为 (hash_size * 4) 见方 → 2-D DCT-II(正交)→ 取左上
hash_size x hash_size，与除去 DC 的中位数比较。
与 Zauner 2010 的 pHash 相同的步骤。长度 hash_size**2 位。
"average" 缩小为 hash_size 见方 → 与平均值比较(aHash)。长度相同。"difference" 缩小为 (hash_size, hash_size + 1) → 比较横向相邻像素的大小(dHash)。长度相同，对平均亮度的变化稳健。
实测(tests/test_imgforensics.py 以数值固定。256x256 的 1/f^1.6 图像，hash_size=8 = 64 位。无关的 2 张图像的距离为 dct 31.3 / average 34.2 / difference 32.6(20 对的平均。理论值为 32 = 位长的一半))：
===================== ======== ========== ============
变换 dct average difference
===================== ======== ========== ============
JPEG 质量 60 再压缩 0 0 0
JPEG 质量 30 再压缩 2 0 0
1/2 缩小 0 0 0
1/4 缩小 0 0 0
亮度 +0.1 0 0 0
左右翻转 28 42 34
旋转 90 度 32 30 32
另一张图像 28 40 34
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这个 op 不能断言的事：
• 距离小 ≠ 同一图像。因为缩小到了 8x8 的粗糙尺寸，细节的篡改会以距离 0 通过。实测：在 512x512 的图像中加入 24x24 的复制-移动时，距离为 dct 0 / average 0 / difference 1。
• 距离大也 ≠ 不同图像。如上表所示，翻转和旋转与“另一张图像” 无法区分(两者都落在与无关的 2 张图像相同的距离范围内)。对几何变换完全没有不变性。
• 返回值是 phash 词汇，而不是 signal。bool 的 1-D 满足现有 signal / indices / descriptor 的全部谓词，所以一旦混淆，signal1d.lowpass 等就会返回有限且看似合理的值 (实测 5 个 op)。因此 hash_distance 会检查 dtype。
• 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
phash 作为输入)hash_distance · watermark_embed · watermark_capacity
hash)*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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