hash_distance — IMGFORENSICS `hash` op

• Datenarten: phash × phash → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int' (die Implementierung direkt: import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int'; aus dem Register: opsimgforensics.get("hash_distance"))

Verwendung

Hamming-Abstand zweier Wahrnehmungs-Hashes (die Zahl der abweichenden Bits).

Es prüft dtype und Länge und arbeitet fail-closed. Würde ein float-1-D-Array angenommen und mit != gezählt, käme fast sicher "alle Bits verschieden" = maximaler Abstand heraus, ein *plausibler* Wert —— doch das ist eine Typverwechslung, kein Unterschied zwischen Bildern.

Die Rückgabe ist ein Python-int (measurement-Vokabular). Wer den durch die Bitlänge normierten Abstand will: hash_distance(a, b) / a.size.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `measurement` als Eingabe)

evidence_quantile

Gleiche Kategorie (`hash`)

perceptual_hash

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

hash_distance — IMGFORENSICS hash op