refactor: 全面重构代码并加白话注释，移动全局并行，去掉去向/重复记录
- 重构后端与前端，全程大白话注释（不懂程序也能看懂） - 移动阶段改为全局并行（MoveAll，工人数=CPU核心数） - 去掉记录每个文件搬去哪了（删除去向回填，解决写库卡顿） - 去掉重复文件标记与统计：重复判定改为 MD5+路径都相同才算，重复则原地忽略不移动；MD5 相同但路径不同仍照常搬 - 媒体库去掉归类目录列，看板去掉重复/归类分布统计
This commit is contained in:
@@ -2,12 +2,17 @@ package classify
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import "fmt"
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// neutralMargin 判定明暗主导的最小分差：两分差幅小于该值视为中性图
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// neutralMargin 判定"中性图"的最小分差：
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// 如果亮色占比和暗色占比相差不到这个值，就认为这张图不亮不暗，归为「mid」中性。
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const neutralMargin = 0.15
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// BrightnessName 判定图片明暗等级，返回如 "dark_70" / "bright_40" / "mid"。
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// 以主导分差幅判定亮暗：lightScore 高于 darkScore neutralMargin 以上归 bright，
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// 反之归 dark，两者接近视为中性 mid（不再强制二选一）。
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// BrightnessName 根据暗色/亮色像素占比，给图片定"明暗等级"，返回类似：
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// - "dark_70" → 暗色像素占 65%~75% 的暗图
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// - "bright_40" → 亮色像素占 35%~45% 的亮图
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// - "mid" → 明暗差不多，不好说谁多，归中性
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//
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// 判断规则（大白话）：谁占得多、而且多出明显一截（超过 neutralMargin），
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// 就按谁命名，数字是占比取整到 10% 一档。
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func BrightnessName(darkScore, lightScore float64) string {
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switch {
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case lightScore > darkScore+neutralMargin:
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@@ -19,8 +24,9 @@ func BrightnessName(darkScore, lightScore float64) string {
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}
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}
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// brightnessTier 将占比分档到最接近的 10%，表示命中区间 [N-5%, N+5%)，最小 10、最大 100。
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// 例如 0.30~0.39 归 "30"，0.96 以上归 "100"，避免占比不足却挂高档名。
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// brightnessTier 把占比（0~1）取整到"最接近的 10%"作为档位数字，范围 10~100。
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// 例：0.30~0.39 → "30"；0.96 以上 → "100"。
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// 这样文件夹名里的数字不会出现"明明很少却挂个大数字"的情况。
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func brightnessTier(score float64) int {
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tier := int(score*100+5) / 10 * 10
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if tier < 10 {
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@@ -1,4 +1,15 @@
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// Package classify 提供纯函数的分辨率归类规则，不依赖任何状态。
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// Package classify 负责给媒体文件定"分辨率档位"，决定它该进哪个分类文件夹。
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//
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// 大白话理解，就是定分类命名规则：
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// - 画面是横的还是竖的？（横屏 / 竖屏 / 正方形）
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// - 清晰度算哪个档？（720P / 1080P / 4K…；不标准的按长边大小给个约数，如 5K）
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// - 图片还要看是暗调还是亮调（dark / mid / light）
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//
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// 最终拼出一个文件夹名，比如：
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// - 「图片_横屏_1080P-light」 一张横向、1080P、偏亮的图片
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// - 「视频_竖屏_4k」 一个竖向、4K 的视频
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//
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// 这个包全是"纯函数"——不依赖任何状态，给什么算什么，好理解也好测。
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package classify
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import (
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@@ -6,16 +17,18 @@ import (
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"strings"
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)
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// Orientation 画面方向
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// ============================ 画面方向 ============================
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// Orientation 画面方向。
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type Orientation int
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const (
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OrientationSquare Orientation = iota
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OrientationHorizontal
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OrientationVertical
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OrientationSquare Orientation = iota // 正方形（宽 = 高）
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OrientationHorizontal // 横屏（宽 > 高）
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OrientationVertical // 竖屏（宽 < 高）
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)
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// OrientationOf 由宽高判定画面方向
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// OrientationOf 根据宽高判断画面是横是竖还是正方。
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func OrientationOf(width, height int) Orientation {
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switch {
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case width > height:
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@@ -27,6 +40,7 @@ func OrientationOf(width, height int) Orientation {
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}
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}
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// String 把方向转成中文名，方便拼进文件夹名和前端展示。
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func (o Orientation) String() string {
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switch o {
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case OrientationHorizontal:
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@@ -38,8 +52,11 @@ func (o Orientation) String() string {
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}
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}
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// ImageDir 返回图片归类子目录名，如 "图片_横屏_1080P-dark_70" / "图片_横屏_1080P-mid" / "图片_GIF"。
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// darkScore/lightScore 用于明暗分类（GIF 不做明暗分类，忽略这两项）。
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// ============================ 归类目录名 ============================
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// ImageDir 返回一张图片该进的文件夹名，比如：
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// - 「图片_GIF」：GIF 动图单独放（不做明暗分类）
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// - 「图片_横屏_1080P-light」：普通图片 = 方向 + 清晰度 + 明暗
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func ImageDir(ext string, width, height int, darkScore, lightScore float64) string {
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if strings.EqualFold(ext, ".gif") {
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return "图片_GIF"
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@@ -48,19 +65,25 @@ func ImageDir(ext string, width, height int, darkScore, lightScore float64) stri
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return dir + "-" + BrightnessName(darkScore, lightScore)
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}
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// VideoDir 返回视频归类子目录名，如 "视频_竖屏_4k" / "视频_横屏_GIF"
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// VideoDir 返回一个视频该进的文件夹名，比如「视频_竖屏_4k」「视频_横屏_GIF」。
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func VideoDir(ext string, width, height int) string {
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return resolutionDir("视频", ext, width, height)
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}
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// resolutionDir 拼出"类型 + 方向 + 清晰度"这段目录名。
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// 步骤：先看宽高是横是竖；再匹配标准清晰度（720P/1080P…），
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// 匹配不上就按长边大小给个约数（普通 / 5K / 原画质）。
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func resolutionDir(kind, ext string, width, height int) string {
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ori := OrientationOf(width, height).String()
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// GIF 特殊：不管多清楚，都归「_GIF」
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if strings.EqualFold(ext, ".gif") {
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return kind + "_" + ori + "_GIF"
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}
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// 先看是不是标准清晰度（精确匹配宽高）
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if suffix := matchStandard(width, height); suffix != "" {
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return kind + "_" + ori + "_" + suffix
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}
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// 不是标准清晰度：按长边给约数。图片叫"原图"，视频叫"原画质"（超出档位时用）
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overflow := "原图"
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if kind == "视频" {
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overflow = "原画质"
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@@ -68,7 +91,7 @@ func resolutionDir(kind, ext string, width, height int) string {
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return kind + "_" + ori + "_" + levelName(longEdge(width, height), overflow)
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}
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// longEdge 返回长边像素
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// longEdge 返回宽和高中较长的那条边（像素）。
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func longEdge(w, h int) int {
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if w > h {
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return w
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@@ -76,8 +99,16 @@ func longEdge(w, h int) int {
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return h
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}
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// ResLabel 返回分辨率档位标签（标准后缀 / 1K~19K / 普通 / 原图），无有效尺寸时返回空串。
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// 供媒体库统计与筛选使用，图片/视频统一以"原图"作为超档标签。
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// ============================ 分辨率档位（给前端筛选/统计用） ============================
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// ResLabel 把一个宽高翻译成"分辨率档位标签"，例如：
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// - 1920×1080 → "1080P"（标准档直接叫标准名）
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// - 2560×1440 → "2D5KP"
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// - 1024×768 → "普通"
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// - 5120×2880 → "5K"（约数）
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// - 20000×10000 → "原图"（超出档位上限）
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//
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// 图片、视频统一用"原图"作为超出档位的标签。宽高无效时返回空串。
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func ResLabel(width, height int) string {
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if width <= 0 || height <= 0 {
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return ""
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@@ -88,24 +119,32 @@ func ResLabel(width, height int) string {
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return levelName(longEdge(width, height), "原图")
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}
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// ResRange 解析分辨率档位标签，返回 (长边下限 minLong, 长边上限 maxLong(不含), 精确宽 exactW, 精确高 exactH)。
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// minLong<0 表示未知标签；maxLong 为 -1 表示无上限；exactW/exactH 非零时表示标准分辨率精确匹配。
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// 供数据层构造 SQL 过滤条件，规则与归类逻辑保持一致。
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// ResRange 把"分辨率档位标签"翻译回具体的尺寸范围，给数据库查 SQL 用。
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// 返回四样东西：
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// - minLong：长边至少多少像素（-1 表示这个标签不认得）
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// - maxLong：长边小于多少像素（-1 表示没有上限）
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// - exactW / exactH：标准分辨率的精确宽高（非零表示要精确匹配，不用管范围）
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//
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// 规则和归类逻辑必须保持一致，否则筛选出来的和实际分类会对不上。
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func ResRange(label string) (minLong, maxLong, exactW, exactH int) {
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if label == "" {
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return -1, -1, 0, 0
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}
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// 标准档：精确匹配宽高
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for _, r := range standardResolutions {
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if r.suffix == label {
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return 0, 0, r.width, r.height
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}
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}
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// 「普通」：长边不到 1 档（<1024px）
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if label == "普通" {
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return 0, bucketStep, 0, 0
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}
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// 「原图」：长边超出最大档（≥20480px），没有上限
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if label == "原图" {
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return (maxLevel + 1) * bucketStep, -1, 0, 0
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}
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// 「NK」档（如 5K）：长边在第 N 档到第 N+1 档之间
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if len(label) > 1 && label[len(label)-1] == 'K' {
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var level int
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if _, err := fmt.Sscanf(label, "%dK", &level); err == nil && level >= 1 && level <= maxLevel {
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@@ -2,16 +2,19 @@ package classify
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import "fmt"
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// standardResolution 标准分辨率规则：宽高精确匹配
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// standardResolution 一条"标准分辨率"规则：宽高精确对上就算这个档位。
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// 比如 1920×1080 就叫"1080P"，而不是按长边算成"1K"。
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type standardResolution struct {
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width int
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height int
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suffix string
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suffix string // 这个档位叫什么名（也用作文件夹名 / 筛选标签）
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}
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// 标准分辨率表：都是一些大家熟悉的清晰度档位。
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// （1D5KP、2DKP、2D5KP 这些是介于常见档位之间的中间值，能对上就精确分类，对不上就按约数。）
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var standardResolutions = []standardResolution{
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{1280, 720, "720P"}, // 720p 标准高清
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{1600, 900, "1D5KP"}, // 介于 HD 与 FHD 之间
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{1600, 900, "1D5KP"}, // 介于 720P 与 1080P 之间
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{1920, 1080, "1080P"}, // 1080p 全高清
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{2048, 1080, "2DKP"}, // 影院 2K
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{2560, 1440, "2D5KP"}, // 2.5K
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@@ -19,17 +22,20 @@ var standardResolutions = []standardResolution{
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{3440, 1440, "UltraWide3KP"}, // 带鱼屏
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{5120, 2160, "UltraWide4KP"}, // 带鱼屏
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{3840, 2160, "4KP"}, // 主流 4K
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||||
{4096, 2160, "4KHP"}, // DCI 4K
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{4096, 2160, "4KHP"}, // DCI 影院 4K
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{7680, 4320, "8KP"}, // 8K
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}
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// 非标分辨率分档参数
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// 非标准分辨率的"约数"分档参数：
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// - 长边不足 1024px 的，叫「普通」；
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// - 每满 1024px 一档，叫 1K、2K … 19K；
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// - 超过 19K 的，叫「原图」（视频叫「原画质」）。
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const (
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bucketStep = 1024 // 每 1024px 一档
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maxLevel = 19 // 1K ~ 19K 共 19 档（普通另算 1 档，合计 20 档）
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bucketStep = 1024 // 每 1024 像素算一档
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maxLevel = 19 // 最高算到 19K
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)
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// matchStandard 精确匹配标准分辨率，命中返回后缀，否则返回空串
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// matchStandard 精确匹配标准分辨率：宽高都对上就返回档位名，否则返回空串。
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func matchStandard(width, height int) string {
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for _, r := range standardResolutions {
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if r.width == width && r.height == height {
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@@ -39,7 +45,10 @@ func matchStandard(width, height int) string {
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return ""
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}
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// levelName 按长边分档：普通(<1024) / 1K~19K(每1024一档) / overflow(≥20480)
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// levelName 按长边分档：
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// - 不到一档（<1024px）：「普通」
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// - 1K~19K：按 1024px 一档，几档就叫几 K
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// - 超过 19K：用调用方给的兜底名（图片「原图」/ 视频「原画质」）
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func levelName(longEdge int, overflow string) string {
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if longEdge < bucketStep {
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return "普通"
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