fullseye

hash_distance — IMGFORENSICS hash op

• データ種: phash × phash → measurement
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int' (実装を直接呼ぶなら import imgforensics; imgforensics.hash_distance(hash1, hash2) -> 'int'、台帳から引くなら opsimgforensics.get("hash_distance"))

使い方

2 つの知覚ハッシュのハミング距離(異なるビット数)。

dtype と長さを検査して fail-closed する。float の 1-D を受け取って != で数えると、ほぼ確実に「全ビット違う」= 最大距離という もっともらしい 値が出る —— それは型の取り違えであって画像の違いではない。

返りは Python の int(measurement 語彙)。ビット長で割った 正規化距離が欲しければ hash_distance(a, b) / a.size。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

型が繋がる次の op(measurement を入力に取れる)

evidence_quantile

同カテゴリ(hash)

perceptual_hash

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Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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