hash op• Datenarten: image2d → phash
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import imgforensics; imgforensics.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsimgforensics.get("perceptual_hash"))
Ein Wahrnehmungs-Hash. Liefert eine 1-D-Bool-Bitfolge.
mode:
"dct" auf ein (hash_size * 4)-Quadrat verkleinern → 2-D DCT-II (orthogonal) → oben links
hash_size x hash_size nehmen und mit dem Median ohne DC vergleichen.
Dasselbe Verfahren wie der pHash von Zauner 2010. Länge hash_size**2 Bit.
"average" auf ein hash_size-Quadrat verkleinern → mit dem Mittelwert vergleichen (aHash). Gleiche Länge. "difference" auf (hash_size, hash_size + 1) verkleinern → horizontal benachbarte Pixel der Größe nach vergleichen (dHash). Gleiche Länge, robust gegen Änderungen der mittleren Leuchtdichte.
Gemessen (tests/test_imgforensics.py fixiert es in Zahlen; 256x256-Bilder mit 1/f^1.6, hash_size=8 = 64 Bit. Der Abstand zwischen 2 unabhängigen Bildern ist dct 31.3 / average 34.2 / difference 32.6 (Mittel über 20 Paare; der theoretische Wert ist 32 = halbe Bitlänge)):
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Transformation dct average difference
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Rekompression Q60 0 0 0
Rekompression Q30 2 0 0
1/2 verkleinert 0 0 0
1/4 verkleinert 0 0 0
Helligkeit +0.1 0 0 0
L/R gespiegelt 28 42 34
90 Grad gedreht 32 30 32
Anderes Bild 28 40 34
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Was dieses op nicht aussagen kann:
• Kleiner Abstand heißt nicht gleiches Bild. Da auf eine grobe 8x8-Verkleinerung reduziert wird, passiert Manipulation feiner Details mit Abstand 0. Gemessen: Mit einem 24x24-Copy-Move in einem 512x512-Bild ist der Abstand dct 0 / average 0 / difference 1.
• Großer Abstand heißt auch nicht anderes Bild. Wie die Tabelle oben zeigt, sind Spiegelung und Drehung nicht von "einem anderen Bild" zu unterscheiden (beide liegen im selben Abstandsbereich wie 2 unabhängige Bilder). Invarianz gegenüber geometrischen Transformationen gibt es überhaupt nicht.
• Der Rückgabewert gehört zum phash-Vokabular, nicht zu signal. Ein bool-1-D-Array erfüllt alle vorhandenen Prädikate von signal / indices / descriptor, daher liefern bei einer Verwechslung signal1d.lowpass und andere endliche, plausible Werte (gemessen bei 5 ops). Deshalb prüft hash_distance den dtype.
• 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.
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
phash als Eingabe)hash_distance · watermark_embed · watermark_capacity
hash)*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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