hash op• 数据种类:image2d → phash
• 调用:import imgforensics; imgforensics.perceptual_hash(image, mode: 'str' = 'dct', hash_size: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'(或 opsimgforensics.get("perceptual_hash"))
感知哈希。返回 bool 的一维比特串。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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)):
===================== ======== ========== ============
変換 dct average difference
===================== ======== ========== ============
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
===================== ======== ========== ============
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 :func:hash_distance は dtype を検査する。
• 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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.