hash op• 資料種類:image2d → phash
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsimgforensics.get("perceptual_hash"))
感知雜湊。回傳 bool 的一維位元串。
mode：
"dct" 縮小為 (hash_size * 4) 見方 → 2-D DCT-II(正交)→ 取左上
hash_size x hash_size，與除去 DC 的中位數比較。
與 Zauner 2010 的 pHash 相同的步驟。長度 hash_size**2 位元。
"average" 縮小為 hash_size 見方 → 與平均值比較(aHash)。長度相同。"difference" 縮小為 (hash_size, hash_size + 1) → 比較橫向相鄰像素的大小(dHash)。長度相同，對平均輝度的變化穩健。
實測(tests/test_imgforensics.py 以數值固定。256x256 的 1/f^1.6 影像，hash_size=8 = 64 位元。無關的 2 張影像的距離為 dct 31.3 / average 34.2 / difference 32.6(20 對的平均。理論值為 32 = 位元長的一半))：
===================== ======== ========== ============
轉換 dct average difference
===================== ======== ========== ============
JPEG 品質 60 再壓縮 0 0 0
JPEG 品質 30 再壓縮 2 0 0
1/2 縮小 0 0 0
1/4 縮小 0 0 0
亮度 +0.1 0 0 0
左右翻轉 28 42 34
旋轉 90 度 32 30 32
另一張影像 28 40 34
===================== ======== ========== ============
這個 op 無法斷言的事：
• 距離小 ≠ 同一影像。因為縮小到了 8x8 的粗糙尺寸，細節的竄改會以距離 0 通過。實測：在 512x512 的影像中加入 24x24 的複製-移動時，距離為 dct 0 / average 0 / difference 1。
• 距離大也 ≠ 不同影像。如上表所示，翻轉和旋轉與「另一張影像」無法區分(兩者都落在與無關的 2 張影像相同的距離範圍內)。對幾何轉換完全沒有不變性。
• 回傳值是 phash 詞彙，而不是 signal。bool 的 1-D 滿足既有 signal / indices / descriptor 的全部述詞，所以一旦混淆，signal1d.lowpass 等就會回傳有限且看似合理的值 (實測 5 個 op)。因此 hash_distance 會檢查 dtype。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
phash 作為輸入)hash_distance · watermark_embed · watermark_capacity
hash)*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.