import Foundation /// 類似判定の厳しさ。UI の3段階と検出パラメータを結び付ける。 enum Sensitivity: String, CaseIterable, Identifiable, Sendable { case strict case standard case loose var id: String { rawValue } var label: String { switch self { case .strict: return "厳しい" case .standard: return "標準" case .loose: return "ゆるい" } } var help: String { switch self { case .strict: return "コピーやリサイズなど、ほぼ同じ写真だけを検出します" case .standard: return "リサイズ・再圧縮された同じ写真と、連写の近いカットを検出します" case .loose: return "トリミングされた版や、似た構図の別カットも検出します" } } /// Vision の feature print 距離のしきい値。これ未満なら「似ている」。 /// /// 実写画像で計測した距離の目安(`docs/calibration.md` 参照): /// 再エンコード 0.00 / 50%縮小 0.05 / 低画質 0.12 / 25%縮小 0.16 / /// 連写 0.01 / 同一シーンの別カット 0.02〜0.04 / トリミング 0.42〜0.48 / /// 無関係な写真 1.38 以上。 var featurePrintThreshold: Double { switch self { case .strict: return 0.20 // 25%まで縮小された版までを拾う case .standard: return 0.30 // 縮小・再圧縮・連写まで。トリミングは拾わない case .loose: return 0.55 // トリミング版まで拾う。無関係な写真とはなお十分離れている } } /// dHash のハミング距離のしきい値。ここを通ったペアだけ feature print で精査する。 /// /// 同じ計測でのハミング距離: 縮小・低画質 1〜5 / トリミング 9〜17 / 無関係 22〜27。 var hammingThreshold: Int { switch self { case .strict: return 8 case .standard: return 12 case .loose: return 20 } } } struct ScanSettings: Equatable, Sendable { var includesSubfolders = true var sensitivity: Sensitivity = .standard } /// スキャンの進捗。UI にそのまま表示する。 struct ScanProgress: Equatable, Sendable { enum Phase: Equatable, Sendable { case scanning case hashing case fingerprinting case comparing case grouping var label: String { switch self { case .scanning: return "フォルダを走査中" case .hashing: return "重複を判定中" case .fingerprinting: return "画像の特徴を計算中" case .comparing: return "類似度を比較中" case .grouping: return "グループにまとめ中" } } } var phase: Phase var completed: Int = 0 var total: Int = 0 var fractionCompleted: Double? { guard total > 0 else { return nil } return min(1, Double(completed) / Double(total)) } var detailText: String { total > 0 ? "\(completed) / \(total)" : "" } }