フォルダ内の写真から、中身が同じものと見た目が似ているものを検出して グループにまとめ、残す1枚を選んでほかをゴミ箱へ送れるようにする。 検出は安い判定から順に4段: - ファイルサイズが同じものだけ SHA-256 でバイト一致を確定 - dHash(知覚ハッシュ)のハミング距離で候補ペアを抽出 - 候補に出てくる画像だけ Vision の feature print で精査 - Union-Find で連結成分をグループ化 判定のしきい値は実写画像で距離を実測して決めた(docs/calibration.md)。 tools/release-update.sh で Gitea のリリースを更新する。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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924 B
Swift
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924 B
Swift
import Foundation
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import Vision
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/// Vision の feature print で「見た目の近さ」を測る。
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///
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/// `perform(on: URL)` は Vision 側が ImageIO でデコードするため、HEIC や RAW もそのまま渡せる。
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enum FeaturePrinter {
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static func compute(for url: URL) async throws -> FeaturePrintObservation {
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var request = GenerateImageFeaturePrintRequest()
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// 縦横比が違う版(トリミング・リサイズ)でも比較できるよう、切り取らずに収める。
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request.cropAndScaleAction = .scaleToFit
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return try await request.perform(on: url)
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}
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/// 距離は 0 が同一。比較できない組み合わせでは nil を返す。
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static func distance(
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_ a: FeaturePrintObservation?,
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_ b: FeaturePrintObservation?
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) -> Double? {
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guard let a, let b else { return nil }
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return try? a.distance(to: b)
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}
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}
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