feat: 重命名工具为 kenaito-wallpaper-organizer 并增加明暗/方向/分辨率/UUID 归档

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2024-07-10 21:01:28 +08:00
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+54 -88
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@@ -1,28 +1,29 @@
# Kenaito Dark Wallpaper Finder 🖤 # Kenaito Wallpaper Organizer 🖼️
一个自动扫描、分析并整理暗色系壁纸的命令行工具。 一个自动扫描、分析并归类壁纸的命令行工具。它会递归扫描指定目录下的所有图片,分析每张图的**明暗程度**,并按**明暗等级 → 方向 → 分辨率**进行分类归档(移动或复制)。
程序会递归扫描指定目录下的所有图片,根据亮度算法计算每张图片的"黑暗程度"评分,然后按评分等级自动分类移动(或复制)到不同子目录中。
## 功能特性 ## 功能特性
- **智能暗色分析**:基于 ITU-R BT.601 亮度公式计算黑暗评分,纯黑加分,鲜艳色惩罚 - **智能明暗分析**:基于 ITU-R BT.601 亮度公式,同时统计暗色像素(亮度 < 80)与亮色像素(亮度 > 175)占比
- **多格式支持**:JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF - **五级明暗分类**:暗色 `dark_95/85/75/65/55` 与亮色 `bright_95/85/75/65/55` 五档归档
- **五级分类**:按 ≥95%、≥85%、≥75%、≥65%、≥55% 五个黑暗等级自动归档 - **方向区分**:横屏 `horizontal` / 竖屏 `vertical` / 方形 `square` 子目录
- **并发处理**:默认 24 线程并行分析,大图自动采样加速 - **分辨率分档**:按长边区分 1K~8K 子目录
- **灵活配置**:所有参数均可通过命令行调整 - **特殊归置**:过小图(`fixed`)、分辨率不足(`other`)、异常文件(`error`)
- **多格式支持**:JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF
- **并发处理**:默认 24 线程并行分析,大图自动采样加速
- **UUID 命名**:归档后的文件统一重命名为随机 UUID,不保留原文件名
## 编译 ## 编译
```bash ```bash
# Linux / macOS # Linux / macOS
go build -o kenaito-dark-wallpaper-finder main.go go build -o kenaito-wallpaper-organizer main.go
# Windows # Windows
go build -o kenaito-dark-wallpaper-finder.exe main.go go build -o kenaito-wallpaper-organizer.exe main.go
``` ```
或使用构建脚本: 或使用构建脚本:
```bash ```bash
bash build.sh bash build.sh
@@ -33,26 +34,24 @@ bash build.sh
```bash ```bash
# 在壁纸目录下运行(默认移动模式,等待5秒确认) # 在壁纸目录下运行(默认移动模式,等待5秒确认)
cd ~/Pictures/wallpapers cd ~/Pictures/wallpapers
./kenaito-dark-wallpaper-finder ./kenaito-wallpaper-organizer
# 用复制模式试运行(不会移动原文件) # 用复制模式试运行(不会移动原文件)
./kenaito-dark-wallpaper-finder -copy -sleep 0 ./kenaito-wallpaper-organizer -copy -sleep 0
``` ```
执行后,源目录下会生成如下结构: 执行后,源目录下会生成如下结构:
```
wallpapers/
├── wallpapers_dark_wallpapers/ ├── wallpapers_dark_wallpapers/
│ ├── dark_95/ ← 黑暗度 ≥ 95% │ ├── dark_95/
│ │ ├── photo1_[2560x1440]_dark97.jpg │ │ ├── horizontal/ → 1K/ 2K/ 4K/ …
│ │ └── ... │ │ ├── vertical/ → 1K/ 2K/ 4K/ …
│ ├── dark_85/ ← 黑暗度 ≥ 85% │ │ └── square/ → 1K/ …
│ ├── dark_75/ ← 黑暗度 ≥ 75% │ ├── bright_95/ # 与 dark_ 同构
│ ├── dark_65/ ← 黑暗度 ≥ 65% │ ├── neutral/ # 明暗皆不达标但尺寸合格
│ └── dark_55/ ← 黑暗度 ≥ 55% │ ├── fixed/ # 长边 < 1080 的过小图
├── bright_wallpaper.jpg │ ├── other/ # 尺寸不足 min-width/min-height
└── ... │ └── error/ # 大小超限或解码失败的异常文件
``` ```
## 命令行参数 ## 命令行参数
@@ -60,93 +59,60 @@ wallpapers/
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------| |------|------|--------|------|
| `-source` | string | `.` | 源目录路径,递归扫描该目录下所有图片 | | `-source` | string | `.` | 源目录路径,递归扫描该目录下所有图片 |
| `-target` | string | 自动生成 | 目标目录基名,留空则自动使用 `<源目录名>_dark_wallpapers` | | `-target` | string | 自动生成 | 目标目录基名,留空自动使用 `<源目录名>_dark_wallpapers` |
| `-min-width` | int | `1920` | 图片最小宽度(像素),低于此值跳过 | | `-min-width` | int | `1080` | 图片最小宽度(像素),低于此值进入 other |
| `-min-height` | int | `1080` | 图片最小高度(像素),低于此值跳过 | | `-min-height` | int | `720` | 图片最小高度(像素),低于此值进入 other |
| `-min-size` | int | `100` | 最小文件大小(KB),小于此值跳过 | | `-min-size` | int | `100` | 最小文件大小(KB),小于此值进入 error |
| `-max-size` | int | `100` | 最大文件大小(MB),大于此值跳过(排除异常大文件) | | `-max-size` | int | `100` | 最大文件大小(MB),大于此值进入 error |
| `-copy` | bool | `false` | 复制模式,设为 true 则复制原文件而非移动 | | `-copy` | bool | `false` | 复制模式,设为 true 则复制原文件而非移动 |
| `-parallel` | int | `24` | 并发分析线程数,根据 CPU 核心数调整 | | `-parallel` | int | `24` | 并发分析线程数 |
| `-verbose` | bool | `true` | 详细输出,显示每个文件的处理过程 | | `-verbose` | bool | `true` | 详细输出,显示每个文件的处理过程 |
| `-sleep` | int | `5` | 执行前等待秒数,设为 0 则立即执行。等待期间可按 Ctrl+C 取消 | | `-sleep` | int | `5` | 执行前等待秒数,设为 0 则立即执行,等待期间可按 Ctrl+C 取消 |
## 使用示例 ## 使用示例
### 基础用法
```bash ```bash
# 扫描当前目录,移动暗色壁纸到子目录(默认行为)
./kenaito-dark-wallpaper-finder
# 扫描指定目录 # 扫描指定目录
./kenaito-dark-wallpaper-finder -source ~/Downloads/wallpapers ./kenaito-wallpaper-organizer -source ~/Downloads/wallpapers
# 复制模式(保留原文件不动) # 复制模式(保留原文件不动)
./kenaito-dark-wallpaper-finder -source ~/Pictures -copy ./kenaito-wallpaper-organizer -source ~/Pictures -copy
# 跳过等待,直接执行 # 跳过等待,直接执行
./kenaito-dark-wallpaper-finder -sleep 0 ./kenaito-wallpaper-organizer -sleep 0
```
### 自定义筛选条件 # 只要 4K 以上壁纸
./kenaito-wallpaper-organizer -min-width 3840 -min-height 2160
```bash
# 只要 4K 壁纸(3840x2160 以上)
./kenaito-dark-wallpaper-finder -min-width 3840 -min-height 2160
# 只处理 10MB 以上的大图
./kenaito-dark-wallpaper-finder -min-size 10240
# 只处理 500KB ~ 5MB 之间的图片
./kenaito-dark-wallpaper-finder -min-size 500 -max-size 5
```
### 性能调优
```bash
# 低配机器,减少并发数
./kenaito-dark-wallpaper-finder -parallel 4
# 高配机器,关闭详细输出加速 # 高配机器,关闭详细输出加速
./kenaito-dark-wallpaper-finder -parallel 48 -verbose=false ./kenaito-wallpaper-organizer -parallel 48 -verbose=false
``` ```
### 组合使用 ## 分类优先级
```bash 1. **fixed**:长边 < 1080 的过小图片
# 扫描外接硬盘上的壁纸,复制模式,4K 以上,不等待,静默执行 2. **other**:尺寸达标(≥1080)但低于 `min-width/min-height` 阈值的图片
./kenaito-dark-wallpaper-finder \ 3. **dark_N**(从高到低,每张只归入最高档)
-source /Volumes/ExternalHD/Wallpapers \ 4. **bright_N**(同理,处理完 dark 后剩余图中再判亮色档)
-target ~/Pictures/DarkWallpapers \ 5. **neutral**:上面均未命中的图片
-copy \ 6. **error**:文件大小超限或解码失败的异常文件
-min-width 3840 \
-min-height 2160 \
-sleep 0 \
-verbose=false
```
## 工作原理 所有正常分类(dark/bright/neutral/other)内部均按 方向 → 分辨率 分子目录。
1. **扫描阶段**:递归遍历源目录,识别支持格式的图片文件,按分辨率和文件大小初步筛选 ## 明暗评分算法
2. **分析阶段**:多线程解码图片,对大图自动采样(>100万像素时按 sqrt(N/10万) 步长采样),通过 ITU-R BT.601 亮度公式计算黑暗评分
3. **分类阶段**:按五个阈值等级(95%、85%、75%、65%、55%)筛选,移动到对应子目录。每个文件只归入其最高匹配的等级目录
### 黑暗评分算法
``` ```
brightness = 0.299×R + 0.587×G + 0.114×B brightness = 0.299×R + 0.587×G + 0.114×B (ITU-R BT.601)
darkScore = (1 - brightness/255) ^ 0.6 darkScore = 亮度 < 80 的像素占比
lightScore = 亮度 > 175 的像素占比
``` ```
- 纯黑像素(RGB < 40)额外加成 ×1.3
- 鲜艳像素(任一通道 > 200)惩罚 ×0.7
## 注意事项 ## 注意事项
- 默认使用**移动**模式,原文件会从源目录移走。首次使用建议加 `-copy` 试运行 - 默认使用**移动**模式,原文件会从源目录移走,首次使用建议加 `-copy` 试运行
- 目标目录会被自动跳过,不会重复处理之前已整理的文件 - 目标目录会被自动跳过,不会重复处理之前已整理的文件
- 文件名冲突时自动追加序号 `_(1)`、`_(2)` 等 - UUID 命名,极端情况下重名会自动追加 `_(1)`、`_(2)` 等序号
- 支持的图片格式依赖 Go 标准库 + `golang.org/x/image`:JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF - 支持的图片格式依赖 Go 标准库 + `golang.org/x/image`:JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF
## License ## License
+2 -2
View File
@@ -1,3 +1,3 @@
rm -f kenaito-dark-wallpaper-finder.exe rm -f kenaito-wallpaper-organizer.exe
# build # build
go build -o kenaito-dark-wallpaper-finder.exe main.go go build -o kenaito-wallpaper-organizer.exe main.go
+1 -1
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
module kenaito-media-group-tool module kenaito-wallpaper-organizer
go 1.21 go 1.21
+220 -107
View File
@@ -1,6 +1,7 @@
package main package main
import ( import (
"crypto/rand"
"flag" "flag"
"fmt" "fmt"
"image" "image"
@@ -33,7 +34,8 @@ var supportedExts = map[string]bool{
// WallpaperInfo 存储壁纸信息 // WallpaperInfo 存储壁纸信息
type WallpaperInfo struct { type WallpaperInfo struct {
Path string Path string
DarkScore float64 // 黑暗程度评分(0-1,越高越暗) DarkScore float64 // 黑暗程度评分(0-1,越低越暗)
LightScore float64 // 亮度程度评分(0-1,越高越亮)
AvgColor color.RGBA AvgColor color.RGBA
Size int64 Size int64
Width int Width int
@@ -58,8 +60,8 @@ type Config struct {
func DefaultConfig() Config { func DefaultConfig() Config {
return Config{ return Config{
SourceDir: ".", SourceDir: ".",
MinWidth: 1920, MinWidth: 1080,
MinHeight: 1080, MinHeight: 720,
MinSizeKB: 100, MinSizeKB: 100,
MaxSizeMB: 100, MaxSizeMB: 100,
CopyMode: false, CopyMode: false,
@@ -102,7 +104,7 @@ func main() {
} }
} }
fmt.Println("🖤 黑色壁纸查找与移动工具") fmt.Println("🖼️ Kenaito Wallpaper Organizer 壁纸整理工具")
fmt.Println(strings.Repeat("=", 50)) fmt.Println(strings.Repeat("=", 50))
fmt.Printf(" 源目录: %s\n", config.SourceDir) fmt.Printf(" 源目录: %s\n", config.SourceDir)
fmt.Printf(" 目标目录: %s(按黑暗等级分子目录)\n", config.TargetDir) fmt.Printf(" 目标目录: %s(按黑暗等级分子目录)\n", config.TargetDir)
@@ -126,57 +128,155 @@ func main() {
log.Fatalf("扫描失败: %v", err) log.Fatalf("扫描失败: %v", err)
} }
fmt.Printf("\n✅ 扫描完成!共 %d 张图片满足分辨率和大小要求\n", len(allWallpapers)) fmt.Printf("\n✅ 扫描完成!共发现 %d 张图片(分辨率/大小不达标者将放入 other)\n", len(allWallpapers))
if len(allWallpapers) == 0 { if len(allWallpapers) == 0 {
fmt.Println("❌ 未找到符合条件的图片") fmt.Println("❌ 未找到符合条件的图片")
return return
} }
// 第二步:按黑暗等级分类并移动到不同子目录(从高到低,每张图片只归入一个等级) // 第二步:分类并移动/复制,每张图片只归入一个目录
// 优先级:分辨率不达标→ other;达标者按 暗色 → 亮色 → 中性
// 2.0 过小图片(长边<1080)放入独立的 fixed 目录;其余分辨率不达标的放入 other
conforming := make([]*WallpaperInfo, 0, len(allWallpapers))
for i := range allWallpapers {
wp := &allWallpapers[i]
// 过小图片单独归置,不按明暗/分辨率细分
longEdge := wp.Width
if wp.Height > longEdge {
longEdge = wp.Height
}
if longEdge < 1080 {
fixedDir := filepath.Join(config.TargetDir, "fixed")
fmt.Printf("[fixed] 长边 %d 过小 → fixed/\n", longEdge)
if err := moveOrCopyFile(wp, fixedDir, "", "", config.CopyMode); err != nil {
log.Printf("⚠️ 处理 fixed 失败 %s: %v", wp.Path, err)
}
continue
}
if wp.Width < config.MinWidth || wp.Height < config.MinHeight {
otherDir := filepath.Join(config.TargetDir, "other")
fmt.Printf("[other] 分辨率不足 %dx%d → other/\n", wp.Width, wp.Height)
if err := moveOrCopyFile(wp, otherDir, directionName(wp.Width, wp.Height), resolutionTierName(wp.Width, wp.Height), config.CopyMode); err != nil {
log.Printf("⚠️ 处理 other 失败 %s: %v", wp.Path, err)
}
continue
}
conforming = append(conforming, wp)
}
// 第二步:暗色图片 → dark_N(从高到低,每张只归入最高档)
for _, threshold := range thresholds { for _, threshold := range thresholds {
minScore := float64(threshold) / 100.0 minScore := float64(threshold) / 100.0
targetDir := filepath.Join(config.TargetDir, fmt.Sprintf("dark_%d", threshold)) targetDir := filepath.Join(config.TargetDir, fmt.Sprintf("dark_%d", threshold))
fmt.Printf("\n📁 处理暗色等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
fmt.Printf("\n%s\n", strings.Repeat("=", 60)) moved := 0
fmt.Printf("📁 处理黑暗等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold) remaining := conforming[:0]
fmt.Printf(" 目标目录: %s\n", targetDir) for _, wp := range conforming {
fmt.Println(strings.Repeat("=", 60)) if wp.DarkScore >= minScore {
if err := moveOrCopyFile(wp, targetDir, directionName(wp.Width, wp.Height), resolutionTierName(wp.Width, wp.Height), config.CopyMode); err != nil {
filtered := filterByDarkness(allWallpapers, minScore) log.Printf("⚠️ 移动失败 %s: %v", wp.Path, err)
} else {
if len(filtered) == 0 { moved++
fmt.Printf(" ⚠️ 没有符合黑暗等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
continue
} }
} else {
fmt.Printf(" 找到 %d 张符合条件的图片\n", len(filtered))
movedCount, moveErr := moveWallpapers(filtered, targetDir, config.CopyMode)
if moveErr != nil {
log.Printf("⚠️ 移动部分文件时出错: %v", moveErr)
}
fmt.Printf(" ✓ 成功移动/复制 %d 张图片\n", movedCount)
// 从待处理列表中移除本轮已处理的图片,避免后续低阈值重复处理
processed := make(map[string]struct{}, len(filtered))
for _, wp := range filtered {
processed[wp.Path] = struct{}{}
}
remaining := make([]WallpaperInfo, 0, len(allWallpapers))
for _, wp := range allWallpapers {
if _, ok := processed[wp.Path]; !ok {
remaining = append(remaining, wp) remaining = append(remaining, wp)
} }
} }
allWallpapers = remaining fmt.Printf(" ✅ 暗色 ≥ %d%%:移动 %d 张\n", threshold, moved)
conforming = remaining
}
// 第三步:亮色图片 → bright_N(从高到低)
for _, threshold := range thresholds {
minScore := float64(threshold) / 100.0
targetDir := filepath.Join(config.TargetDir, fmt.Sprintf("bright_%d", threshold))
fmt.Printf("\n📁 处理亮色等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
moved := 0
remaining := conforming[:0]
for _, wp := range conforming {
if wp.LightScore >= minScore {
if err := moveOrCopyFile(wp, targetDir, directionName(wp.Width, wp.Height), resolutionTierName(wp.Width, wp.Height), config.CopyMode); err != nil {
log.Printf("⚠️ 移动失败 %s: %v", wp.Path, err)
} else {
moved++
}
} else {
remaining = append(remaining, wp)
}
}
fmt.Printf(" ✅ 亮色 ≥ %d%%:移动 %d 张\n", threshold, moved)
conforming = remaining
}
// 第四步:剩余为中性图片 → neutral
moved := 0
neutralDir := filepath.Join(config.TargetDir, "neutral")
for _, wp := range conforming {
if err := moveOrCopyFile(wp, neutralDir, directionName(wp.Width, wp.Height), resolutionTierName(wp.Width, wp.Height), config.CopyMode); err != nil {
log.Printf("⚠️ 移动失败 %s: %v", wp.Path, err)
} else {
moved++
}
}
if moved > 0 {
fmt.Printf("\n📁 处理中性色图片 → neutral/:移动 %d 张\n", moved)
} }
fmt.Printf("\n🎉 所有操作完成!文件已整理到: %s/\n", config.TargetDir) fmt.Printf("\n🎉 所有操作完成!文件已整理到: %s/\n", config.TargetDir)
} }
// analyzeImageFile 分析单个图片的黑暗程度(不做阈值过滤) // SizeFilterError 表示文件大小不达标(min-size / max-size)
type SizeFilterError struct {
Path string
Reason string
}
func (e *SizeFilterError) Error() string { return e.Reason }
// DecodeError 表示文件无法打开或解码(损坏/非图片)
type DecodeError struct {
Path string
Reason string
}
func (e *DecodeError) Error() string { return e.Reason }
// moveToErrorDir 将处理异常的文件移动到 target/error 目录
func moveToErrorDir(path string, config Config, err error) {
errDir := filepath.Join(config.TargetDir, "error")
if err := os.MkdirAll(errDir, 0755); err != nil {
log.Printf("⚠️ 创建 error 目录失败 %s: %v", errDir, err)
return
}
ext := filepath.Ext(path)
dst := filepath.Join(errDir, newUUID()+ext)
// 文件名冲突:追加序号
for i := 1; ; i++ {
if _, e := os.Stat(dst); os.IsNotExist(e) {
break
}
dst = filepath.Join(errDir, fmt.Sprintf("%s_(%d)%s", newUUID(), i, ext))
}
reason := "unknown"
switch err.(type) {
case *SizeFilterError:
reason = "size"
case *DecodeError:
reason = "decode"
}
if mErr := moveFile(path, dst); mErr != nil {
log.Printf("⚠️ 移动文件到 error 目录失败 %s: %v", path, mErr)
return
}
fmt.Printf(" → error/%s: %s (%s)\n", reason, filepath.Base(dst), err.Error())
}
// analyzeImageFile 分析单个图片的黑暗/亮度程度(不做阈值过滤,返回完整信息)
func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) { func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) {
fileInfo, err := os.Stat(path) fileInfo, err := os.Stat(path)
if err != nil { if err != nil {
@@ -185,33 +285,30 @@ func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) {
sizeKB := fileInfo.Size() / 1024 sizeKB := fileInfo.Size() / 1024
if sizeKB < config.MinSizeKB { if sizeKB < config.MinSizeKB {
return nil, fmt.Errorf("文件太小: %dKB < %dKB", sizeKB, config.MinSizeKB) return nil, &SizeFilterError{Path: path, Reason: fmt.Sprintf("文件太小: %dKB < %dKB", sizeKB, config.MinSizeKB)}
} }
if fileInfo.Size() > config.MaxSizeMB*1024*1024 { if fileInfo.Size() > config.MaxSizeMB*1024*1024 {
return nil, fmt.Errorf("文件太大: %dMB > %dMB", fileInfo.Size()/1024/1024, config.MaxSizeMB) return nil, &SizeFilterError{Path: path, Reason: fmt.Sprintf("文件太大: %dMB > %dMB", fileInfo.Size()/1024/1024, config.MaxSizeMB)}
} }
file, err := os.Open(path) file, err := os.Open(path)
if err != nil { if err != nil {
return nil, err return nil, &DecodeError{Path: path, Reason: err.Error()}
} }
defer file.Close() defer file.Close()
img, _, err := image.Decode(file) img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil { if err != nil {
return nil, err return nil, &DecodeError{Path: path, Reason: err.Error()}
} }
darkScore, avgColor, width, height := analyzeImage(img) darkScore, lightScore, avgColor, width, height := analyzeImage(img)
if width < config.MinWidth || height < config.MinHeight {
return nil, fmt.Errorf("分辨率不足: %dx%d < %dx%d", width, height, config.MinWidth, config.MinHeight)
}
return &WallpaperInfo{ return &WallpaperInfo{
Path: path, Path: path,
DarkScore: darkScore, DarkScore: darkScore,
LightScore: lightScore,
AvgColor: avgColor, AvgColor: avgColor,
Size: fileInfo.Size(), Size: fileInfo.Size(),
Width: width, Width: width,
@@ -219,20 +316,21 @@ func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) {
}, nil }, nil
} }
// analyzeImage 分析图片的黑暗程度和尺寸 // analyzeImage 分析图片的黑暗程度、亮度程度和尺寸
// 使用暗色像素占比(亮度 < 80 的像素比例)作为评分,比平均亮度更能准确反映暗色背景壁纸 // darkScore: 暗色像素(亮度 < 80)占比;lightScore: 亮色像素(亮度 > 175)占比
func analyzeImage(img image.Image) (darkScore float64, avgColor color.RGBA, width, height int) { func analyzeImage(img image.Image) (darkScore float64, lightScore float64, avgColor color.RGBA, width, height int) {
bounds := img.Bounds() bounds := img.Bounds()
width = bounds.Dx() width = bounds.Dx()
height = bounds.Dy() height = bounds.Dy()
totalPixels := width * height totalPixels := width * height
if totalPixels == 0 { if totalPixels == 0 {
return 0, color.RGBA{0, 0, 0, 255}, width, height return 0, 0, color.RGBA{0, 0, 0, 255}, width, height
} }
var sumR, sumG, sumB uint64 var sumR, sumG, sumB uint64
darkCount := 0 darkCount := 0
lightCount := 0
sampleCount := 0 sampleCount := 0
// 大图采样以提高性能 // 大图采样以提高性能
@@ -251,28 +349,29 @@ func analyzeImage(img image.Image) (darkScore float64, avgColor color.RGBA, widt
sumG += uint64(g8) sumG += uint64(g8)
sumB += uint64(b8) sumB += uint64(b8)
// 亮度计算(ITU-R BT.601),判断是否为暗色像素 // 亮度计算(ITU-R BT.601)
brightness := 0.299*float64(r8) + 0.587*float64(g8) + 0.114*float64(b8) brightness := 0.299*float64(r8) + 0.587*float64(g8) + 0.114*float64(b8)
if brightness < 80 { if brightness < 80 {
darkCount++ darkCount++
} else if brightness > 175 {
lightCount++
} }
sampleCount++ sampleCount++
} }
} }
if sampleCount == 0 { if sampleCount == 0 {
return 0, color.RGBA{0, 0, 0, 255}, width, height return 0, 0, color.RGBA{0, 0, 0, 255}, width, height
} }
// 暗色像素占比作为黑暗评分(0-1),比平均亮度更准确:
// 一张 80% 黑色背景 + 20% 明亮主体的壁纸,评分 0.80,正确反映"暗色背景"特性
darkScore = float64(darkCount) / float64(sampleCount) darkScore = float64(darkCount) / float64(sampleCount)
lightScore = float64(lightCount) / float64(sampleCount)
avgR := uint8(sumR / uint64(sampleCount)) avgR := uint8(sumR / uint64(sampleCount))
avgG := uint8(sumG / uint64(sampleCount)) avgG := uint8(sumG / uint64(sampleCount))
avgB := uint8(sumB / uint64(sampleCount)) avgB := uint8(sumB / uint64(sampleCount))
return darkScore, color.RGBA{avgR, avgG, avgB, 255}, width, height return darkScore, lightScore, color.RGBA{avgR, avgG, avgB, 255}, width, height
} }
// scanAllImages 一次性扫描所有图片并分析黑暗程度 // scanAllImages 一次性扫描所有图片并分析黑暗程度
@@ -299,8 +398,9 @@ func scanAllImages(config Config) ([]WallpaperInfo, error) {
wp, err := analyzeImageFile(path, config) wp, err := analyzeImageFile(path, config)
if err != nil { if err != nil {
if config.Verbose { if config.Verbose {
fmt.Printf("跳过 %s: %v\n", filepath.Base(path), err) fmt.Printf("⚠️ 处理异常 %s: %v -> error/\n", filepath.Base(path), err)
} }
moveToErrorDir(path, config, err)
continue continue
} }
results <- wp results <- wp
@@ -360,55 +460,86 @@ func scanAllImages(config Config) ([]WallpaperInfo, error) {
return allWallpapers, err return allWallpapers, err
} }
// filterByDarkness 根据黑暗阈值筛选图片 // resolutionTierName 根据图片较长边返回分辨率档位名称(如 "1K"、"4K"、"8K")
func filterByDarkness(wallpapers []WallpaperInfo, minDarkScore float64) []WallpaperInfo { // 长边 < 1080 的过小图片单独归类为 "fixed"
var filtered []WallpaperInfo func resolutionTierName(width, height int) string {
for _, wp := range wallpapers { longEdge := width
if wp.DarkScore >= minDarkScore { if height > longEdge {
filtered = append(filtered, wp) longEdge = height
}
// 过小图片单独归类
if longEdge < 1080 {
return "fixed"
}
// 以标准横向分辨率作为各档位下限,取长边命中的最高档
tiers := []struct {
name string
edge int
}{
{"8K", 7680},
{"7K", 7168},
{"6K", 6144},
{"5K", 5120},
{"4K", 3840},
{"3K", 3072},
{"2K", 1920},
{"1K", 1080},
}
for _, t := range tiers {
if longEdge >= t.edge {
return t.name
} }
} }
return filtered return "1K"
} }
// cleanFileName 清理文件名中的特殊字符 // newUUID 通过 crypto/rand 生成的 32 位十六进制随机文件名(不含扩展名)
func cleanFileName(name string) string { func newUUID() string {
replacements := map[string]string{ const hexChars = "0123456789abcdef"
" ": "_", "/": "_", "\\": "_", ":": "_", buf := make([]byte, 16)
"*": "", "?": "", "\"": "", "<": "", ">": "", "|": "", if _, err := rand.Read(buf); err != nil {
// 极难发生;回退到时间戳保证唯一
return fmt.Sprintf("%x", time.Now().UnixNano())
} }
result := name for i, b := range buf {
for old, n := range replacements { buf[i] = hexChars[b&0x0f]
result = strings.ReplaceAll(result, old, n)
} }
// 按 rune 截断,避免截断多字节 UTF-8 字符 return string(buf)
runes := []rune(result)
if len(runes) > 100 {
result = string(runes[:100])
}
return result
} }
// moveOrCopyFile 移动或复制文件到目标目录 // directionName 返回图像的横竖方向(宽==高为 square,宽>高为 horizontal,否则 vertical)
func moveOrCopyFile(wp *WallpaperInfo, targetDir string, copyMode bool) error { func directionName(width, height int) string {
if err := os.MkdirAll(targetDir, 0755); err != nil { if width == height {
return "square"
}
if width > height {
return "horizontal"
}
return "vertical"
}
// moveOrCopyFile 移动或复制文件到目标目录(direction 与 tier 为子目录,可为空)
func moveOrCopyFile(wp *WallpaperInfo, targetDir, direction, tier string, copyMode bool) error {
dir := targetDir
if direction != "" {
dir = filepath.Join(dir, direction)
}
if tier != "" {
dir = filepath.Join(dir, tier)
}
if err := os.MkdirAll(dir, 0755); err != nil {
return err return err
} }
ext := filepath.Ext(wp.Path) ext := filepath.Ext(wp.Path)
baseName := strings.TrimSuffix(filepath.Base(wp.Path), ext) newFilename := newUUID() + ext
cleanName := cleanFileName(baseName) dstPath := filepath.Join(dir, newFilename)
newFilename := fmt.Sprintf("%s_[%dx%d]_dark%.0f%s",
cleanName, wp.Width, wp.Height, wp.DarkScore*100, ext)
dstPath := filepath.Join(targetDir, newFilename)
// 文件名冲突:追加序号 // 文件名冲突:追加序号
if _, err := os.Stat(dstPath); err == nil { if _, err := os.Stat(dstPath); err == nil {
for i := 1; i < 100; i++ { for i := 1; i < 100; i++ {
newFilename = fmt.Sprintf("%s_[%dx%d]_dark%.0f_(%d)%s", newFilename = fmt.Sprintf("%s_(%d)%s", newUUID(), i, ext)
cleanName, wp.Width, wp.Height, wp.DarkScore*100, i, ext) dstPath = filepath.Join(dir, newFilename)
dstPath = filepath.Join(targetDir, newFilename)
if _, err := os.Stat(dstPath); os.IsNotExist(err) { if _, err := os.Stat(dstPath); os.IsNotExist(err) {
break break
} }
@@ -449,21 +580,3 @@ func moveFile(src, dst string) error {
} }
return os.Remove(src) return os.Remove(src)
} }
// moveWallpapers 将图片列表移动到指定目标目录
func moveWallpapers(wallpapers []WallpaperInfo, targetDir string, copyMode bool) (int, error) {
movedCount := 0
var firstErr error
for _, wp := range wallpapers {
if err := moveOrCopyFile(&wp, targetDir, copyMode); err != nil {
if firstErr == nil {
firstErr = err
}
continue
}
movedCount++
}
return movedCount, firstErr
}