fullseye

watermark_capacity — IMGFORENSICS watermark op

• データ種: image2d × phash → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.watermark_capacity(image, bits, strengths=(0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4), wavelet: 'str' = 'haar', level: 'int' = 1, jpeg_quality=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import imgforensics; imgforensics.watermark_capacity(image, bits, strengths=(0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4), wavelet: 'str' = 'haar', level: 'int' = 1, jpeg_quality=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsimgforensics.get("watermark_capacity"))

使い方

埋め込み強度と PSNR / BER のトレードオフを掃引して返す。table。

各 strength について埋め込み → 抽出を実際に走らせ、

psnr_db 原画像と透かし入り画像の PSNR(値域 [0, 1] 基準、MAX=1) ber 抽出のビット誤り率(:func:hash_distance で数える) clipped 透かし入り画像が [0, 1] からはみ出した画素の割合。 はみ出しは保存時に必ず失われるので、PSNR だけ見て強度を 上げると「測っていない劣化」が増える

jpeg_quality に品質を渡すと、透かし入り画像を 本物の JPEG に通してから 抽出した ber_jpeg も入る(Pillow 必須。省略時は列ごと入らない —— 環境によって返る列が変わらないようにするため、既定では走らせない)。

返りは {"capacity_bits": int, "n_bits": int, "rows": [...], "caveats": [...]}。

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(table を入力に取れる)

evidence_quantile

同カテゴリ(watermark)

watermark_embed · watermark_extract

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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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