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kenaito-media-picker/internal/probe/brightness.go
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odboy 8979c744a8 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
2025-05-11 21:05:35 +08:00

184 lines
5.4 KiB
Go

package probe
import (
"image"
"os"
_ "image/gif"
_ "image/jpeg"
_ "image/png"
_ "golang.org/x/image/bmp"
"golang.org/x/image/draw"
_ "golang.org/x/image/tiff"
_ "golang.org/x/image/webp"
)
// 明暗分析相关的三个参数:
const (
// brightnessDecodeLimit 允许分析的最大像素数。超过就跳过分析(按中性归类),
// 防止超大图把内存吃爆。
brightnessDecodeLimit = 40_000_000
// thumbnailMaxEdge 大图缩放后的最长边像素。先缩小再统计,省内存省时间。
thumbnailMaxEdge = 256
// thumbnailScaleThreshold 像素数超过这个值才缩放成缩略图再统计。
thumbnailScaleThreshold = 250_000
)
// AnalyzeBrightness 打开一张图片,分析它偏暗还是偏亮。
// - darkScore:暗色像素(亮度 < 80)占多少比例
// - lightScore:亮色像素(亮度 > 175)占多少比例
//
// 超大图直接跳过(返回两个 0,调用方会按"中性"归类);
// 普通大图先缩小成缩略图再统计,既快又不失真(整体明暗分布基本保留)。
func AnalyzeBrightness(filePath string) (darkScore float64, lightScore float64, err error) {
f, err := os.Open(filePath)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
defer f.Close()
// 先只读配置看看多大,太大就不分析了
cfg, _, err := image.DecodeConfig(f)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
if cfg.Width <= 0 || cfg.Height <= 0 || cfg.Width*cfg.Height > brightnessDecodeLimit {
return 0, 0, nil // 超大图,跳过
}
// 回到文件开头,重新完整解码
if _, err := f.Seek(0, 0); err != nil {
return 0, 0, err
}
img, _, err := image.Decode(f)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
// 大图先缩小成缩略图
if img.Bounds().Dx()*img.Bounds().Dy() > thumbnailScaleThreshold {
img = scaleToThumbnail(img, thumbnailMaxEdge)
}
dark, light := analyzeBrightness(img)
return dark, light, nil
}
// scaleToThumbnail 把大图等比缩放到最长边不超过 maxEdge 的缩略图(只占内存,不写盘)。
// 缩小时是像素平均,整体明暗分布基本保留,用来粗分亮暗足够了。
func scaleToThumbnail(img image.Image, maxEdge int) image.Image {
srcBounds := img.Bounds()
srcW, srcH := srcBounds.Dx(), srcBounds.Dy()
if srcW <= 0 || srcH <= 0 {
return img
}
ratio := float64(maxEdge) / float64(max(srcW, srcH))
dstW, dstH := int(float64(srcW)*ratio), int(float64(srcH)*ratio)
if dstW < 1 {
dstW = 1
}
if dstH < 1 {
dstH = 1
}
dst := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, dstW, dstH))
draw.BiLinear.Scale(dst, dst.Bounds(), img, srcBounds, draw.Over, nil)
return dst
}
// analyzeBrightness 数一数暗色/亮色像素各占多少比例。
// 用 ITU-R BT.601 的亮度公式算每个像素的"亮度值"。
// 完全透明的像素(alpha=0)不算数。
// 为了快,常见的内存格式(NRGBA/RGBA/Gray)直接翻底层像素数组,
// 不常见的才用慢一点的通用方式。
func analyzeBrightness(img image.Image) (darkScore float64, lightScore float64) {
bounds := img.Bounds()
totalPixels := bounds.Dx() * bounds.Dy()
if totalPixels == 0 {
return 0, 0
}
var darkCount, lightCount, sampleCount int64
switch m := img.(type) {
case *image.NRGBA:
pix := m.Pix
for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
offset := m.PixOffset(bounds.Min.X, y)
for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
r, g, b, a := pix[offset], pix[offset+1], pix[offset+2], pix[offset+3]
if a == 0 {
offset += 4
continue
}
countBrightness(float64(r), float64(g), float64(b), &darkCount, &lightCount)
sampleCount++
offset += 4
}
}
case *image.RGBA:
pix := m.Pix
for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
offset := m.PixOffset(bounds.Min.X, y)
for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
// RGBA 是"预乘 alpha",完全不透明就用原值,
// 半透明的按比例还原出真实颜色分量再算亮度
a := pix[offset+3]
if a == 0 {
offset += 4
continue
}
r, g, b := pix[offset], pix[offset+1], pix[offset+2]
if a != 255 {
r = uint8(int(r) * 255 / int(a))
g = uint8(int(g) * 255 / int(a))
b = uint8(int(b) * 255 / int(a))
}
countBrightness(float64(r), float64(g), float64(b), &darkCount, &lightCount)
sampleCount++
offset += 4
}
}
case *image.Gray:
// 灰度图:像素本身就是亮度值
pix := m.Pix
for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
offset := m.PixOffset(bounds.Min.X, y)
for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
v := float64(pix[offset])
if v < 80 {
darkCount++
} else if v > 175 {
lightCount++
}
sampleCount++
offset++
}
}
default:
// 其他格式:用通用的读法
for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
if a == 0 {
continue
}
countBrightness(float64(r>>8), float64(g>>8), float64(b>>8), &darkCount, &lightCount)
sampleCount++
}
}
}
if sampleCount == 0 {
return 0, 0
}
return float64(darkCount) / float64(sampleCount), float64(lightCount) / float64(sampleCount)
}
// countBrightness 按亮度公式(BT.601)判断一个像素偏暗还是偏亮,并计数。
func countBrightness(r, g, b float64, darkCount, lightCount *int64) {
brightness := 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b
if brightness < 80 {
*darkCount++
} else if brightness > 175 {
*lightCount++
}
}