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

2024-07-10 21:01:28 +08:00
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commit 90ec28f91d
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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。
-
-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。
+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)。

 ## 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
- **多格式支持**：JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF
- **五级分类**：按 ≥95%、≥85%、≥75%、≥65%、≥55% 五个黑暗等级自动归档
- **并发处理**：默认 24 线程并行分析，大图自动采样加速
- **灵活配置**：所有参数均可通过命令行调整
+- **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
+- **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
+- **方向区分**:横屏 `horizontal` / 竖屏 `vertical` / 方形 `square` 子目录
+- **分辨率分档**:按长边区分 1K~8K 子目录
+- **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

 ```bash
 # Linux / macOS
-go build -o kenaito-dark-wallpaper-finder main.go
+go build -o kenaito-wallpaper-organizer main.go

 # 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 build.sh
@@ -33,26 +34,24 @@ bash build.sh
 ```bash
 # 在壁纸目录下运行（默认移动模式，等待5秒确认）
 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）
-./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/
-│   ├── dark_95/    ← 黑暗度 ≥ 95%
-│   │   ├── photo1_[2560x1440]_dark97.jpg
-│   │   └── ...
-│   ├── dark_85/    ← 黑暗度 ≥ 85%
-│   ├── dark_75/    ← 黑暗度 ≥ 75%
-│   ├── dark_65/    ← 黑暗度 ≥ 65%
-│   └── dark_55/    ← 黑暗度 ≥ 55%
-├── bright_wallpaper.jpg
-└── ...
+│   ├── dark_95/
+│   │   ├── horizontal/  → 1K/ 2K/ 4K/ …
+│   │   ├── vertical/    → 1K/ 2K/ 4K/ …
+│   │   └── square/      → 1K/ …
+│   ├── bright_95/          # 与 dark_ 同构
+│   ├── neutral/             # 明暗皆不达标但尺寸合格
+│   ├── fixed/               # 长边 < 1080 的过小图
+│   ├── 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
@@ -60,93 +59,60 @@ wallpapers/
 | 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 |
-| `-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` |
-| `-min-width` | int | `1920` | 图片最小宽度（像素），低于此值跳过 |
-| `-min-height` | int | `1080` | 图片最小高度（像素），低于此值跳过 |
-| `-min-size` | int | `100` | 最小文件大小（KB），小于此值跳过 |
-| `-max-size` | int | `100` | 最大文件大小（MB），大于此值跳过（排除异常大文件） |
+| `-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 | `1080` | 图片最小宽度（像素），低于此值进入 other |
+| `-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），小于此值进入 error |
+| `-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 |
-| `-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 |
-| `-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

-### 基础用法
-
 ```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
-./kenaito-dark-wallpaper-finder -source ~/Downloads/wallpapers
+./kenaito-wallpaper-organizer -source ~/Downloads/wallpapers

 # 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
-./kenaito-dark-wallpaper-finder -sleep 0
-```
+./kenaito-wallpaper-organizer -sleep 0

-### 自定义筛选条件
-
-```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
+# 只要 4K 以上壁纸
+./kenaito-wallpaper-organizer -min-width 3840 -min-height 2160

 # 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
-# 扫描外接硬盘上的壁纸，复制模式，4K 以上，不等待，静默执行
-./kenaito-dark-wallpaper-finder \
-  -source /Volumes/ExternalHD/Wallpapers \
-  -target ~/Pictures/DarkWallpapers \
-  -copy \
-  -min-width 3840 \
-  -min-height 2160 \
-  -sleep 0 \
-  -verbose=false
-```
+1. **fixed**：长边 < 1080 的过小图片
+2. **other**：尺寸达标(≥1080)但低于 `min-width/min-height` 阈值的图片
+3. **dark_N**(从高到低,每张只归入最高档)
+4. **bright_N**(同理,处理完 dark 后剩余图中再判亮色档)
+5. **neutral**：上面均未命中的图片
+6. **error**：文件大小超限或解码失败的异常文件

-## 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
-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
+## 明暗评分算法

 ```
-brightness = 0.299×R + 0.587×G + 0.114×B
-darkScore = (1 - brightness/255) ^ 0.6
+brightness = 0.299×R + 0.587×G + 0.114×B   (ITU-R BT.601)
+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

- 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
- 文件名冲突时自动追加序号 `_(1)`、`_(2)` 等
- 支持的图片格式依赖 Go 标准库 + `golang.org/x/image`：JPG、PNG、GIF、BMP、WebP、TIFF
+- 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
+- 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

 ## License

@@ -1,3 +1,3 @@
-rm -f kenaito-dark-wallpaper-finder.exe
+rm -f kenaito-wallpaper-organizer.exe
 # build
-go build -o kenaito-dark-wallpaper-finder.exe main.go
+go build -o kenaito-wallpaper-organizer.exe main.go
@@ -1,4 +1,4 @@
-module kenaito-media-group-tool
+module kenaito-wallpaper-organizer

 go 1.21

@@ -1,6 +1,7 @@
 package main

 import (
+	"crypto/rand"
 	"flag"
 	"fmt"
 	"image"
@@ -33,7 +34,8 @@ var supportedExts = map[string]bool{
 // WallpaperInfo 存储壁纸信息
 type WallpaperInfo struct {
 	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
 	Size       int64
 	Width      int
@@ -58,8 +60,8 @@ type Config struct {
 func DefaultConfig() Config {
 	return Config{
 		SourceDir:    ".",
-		MinWidth:     1920,
-		MinHeight:    1080,
+		MinWidth:     1080,
+		MinHeight:    720,
 		MinSizeKB:    100,
 		MaxSizeMB:    100,
 		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.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)
@@ -126,57 +128,155 @@ func main() {
 		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 {
 		fmt.Println("❌ 未找到符合条件的图片")
 		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 {
 		minScore := float64(threshold) / 100.0
 		targetDir := filepath.Join(config.TargetDir, fmt.Sprintf("dark_%d", threshold))
-
-		fmt.Printf("\n%s\n", strings.Repeat("=", 60))
-		fmt.Printf("📁 处理黑暗等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
-		fmt.Printf("   目标目录: %s\n", targetDir)
-		fmt.Println(strings.Repeat("=", 60))
-
-		filtered := filterByDarkness(allWallpapers, minScore)
-
-		if len(filtered) == 0 {
-			fmt.Printf("   ⚠️  没有符合黑暗等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
-			continue
+		fmt.Printf("\n📁 处理暗色等级 ≥ %d%% 的图片\n", threshold)
+		moved := 0
+		remaining := conforming[:0]
+		for _, wp := range conforming {
+			if wp.DarkScore >= 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++
 				}
-
-		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 {
+			} else {
 				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)
 }

-// 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) {
 	fileInfo, err := os.Stat(path)
 	if err != nil {
@@ -185,33 +285,30 @@ func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) {

 	sizeKB := fileInfo.Size() / 1024
 	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 {
-		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)
 	if err != nil {
-		return nil, err
+		return nil, &DecodeError{Path: path, Reason: err.Error()}
 	}
 	defer file.Close()

 	img, _, err := image.Decode(file)
 	if err != nil {
-		return nil, err
+		return nil, &DecodeError{Path: path, Reason: err.Error()}
 	}

-	darkScore, 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)
-	}
+	darkScore, lightScore, avgColor, width, height := analyzeImage(img)

 	return &WallpaperInfo{
 		Path:       path,
 		DarkScore:  darkScore,
+		LightScore: lightScore,
 		AvgColor:   avgColor,
 		Size:       fileInfo.Size(),
 		Width:      width,
@@ -219,20 +316,21 @@ func analyzeImageFile(path string, config Config) (*WallpaperInfo, error) {
 	}, nil
 }

-// analyzeImage 分析图片的黑暗程度和尺寸
-// 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
-func analyzeImage(img image.Image) (darkScore float64, avgColor color.RGBA, width, height int) {
+// analyzeImage 分析图片的黑暗程度、亮度程度和尺寸
+// 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, lightScore float64, avgColor color.RGBA, width, height int) {
 	bounds := img.Bounds()
 	width = bounds.Dx()
 	height = bounds.Dy()
 	totalPixels := width * height

 	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
 	darkCount := 0
+	lightCount := 0
 	sampleCount := 0

 	// 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)
 			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)
 			if brightness < 80 {
 				darkCount++
+			} else if brightness > 175 {
+				lightCount++
 			}
 			sampleCount++
 		}
 	}

 	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)
+	lightScore = float64(lightCount) / float64(sampleCount)

 	avgR := uint8(sumR / uint64(sampleCount))
 	avgG := uint8(sumG / 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
@@ -299,8 +398,9 @@ func scanAllImages(config Config) ([]WallpaperInfo, error) {
 				wp, err := analyzeImageFile(path, config)
 				if err != nil {
 					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
 				}
 				results <- wp
@@ -360,55 +460,86 @@ func scanAllImages(config Config) ([]WallpaperInfo, error) {
 	return allWallpapers, err
 }

-// filterByDarkness 根据黑暗阈值筛选图片
-func filterByDarkness(wallpapers []WallpaperInfo, minDarkScore float64) []WallpaperInfo {
-	var filtered []WallpaperInfo
-	for _, wp := range wallpapers {
-		if wp.DarkScore >= minDarkScore {
-			filtered = append(filtered, wp)
+// resolutionTierName 根据图片较长边返回分辨率档位名称（如 "1K"、"4K"、"8K")
+// 长边 < 1080 的过小图片单独归类为 "fixed"
+func resolutionTierName(width, height int) string {
+	longEdge := width
+	if height > longEdge {
+		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
-func cleanFileName(name string) string {
-	replacements := map[string]string{
-		" ": "_", "/": "_", "\\": "_", ":": "_",
-		"*": "", "?": "", "\"": "", "<": "", ">": "", "|": "",
+// 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 newUUID() 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 old, n := range replacements {
-		result = strings.ReplaceAll(result, old, n)
+	for i, b := range buf {
+		buf[i] = hexChars[b&0x0f]
 	}
-	// 按 rune 截断，避免截断多字节 UTF-8 字符
-	runes := []rune(result)
-	if len(runes) > 100 {
-		result = string(runes[:100])
-	}
-	return result
+	return string(buf)
 }

-// moveOrCopyFile 移动或复制文件到目标目录
-func moveOrCopyFile(wp *WallpaperInfo, targetDir string, copyMode bool) error {
-	if err := os.MkdirAll(targetDir, 0755); err != nil {
+// directionName 返回图像的横竖方向（宽==高为 square，宽>高为 horizontal，否则 vertical）
+func directionName(width, height int) string {
+	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
 	}

 	ext := filepath.Ext(wp.Path)
-	baseName := strings.TrimSuffix(filepath.Base(wp.Path), ext)
-	cleanName := cleanFileName(baseName)
-
-	newFilename := fmt.Sprintf("%s_[%dx%d]_dark%.0f%s",
-		cleanName, wp.Width, wp.Height, wp.DarkScore*100, ext)
-	dstPath := filepath.Join(targetDir, newFilename)
+	newFilename := newUUID() + ext
+	dstPath := filepath.Join(dir, newFilename)

 	// 文件名冲突：追加序号
 	if _, err := os.Stat(dstPath); err == nil {
 		for i := 1; i < 100; i++ {
-			newFilename = fmt.Sprintf("%s_[%dx%d]_dark%.0f_(%d)%s",
-				cleanName, wp.Width, wp.Height, wp.DarkScore*100, i, ext)
-			dstPath = filepath.Join(targetDir, newFilename)
+			newFilename = fmt.Sprintf("%s_(%d)%s", newUUID(), i, ext)
+			dstPath = filepath.Join(dir, newFilename)
 			if _, err := os.Stat(dstPath); os.IsNotExist(err) {
 				break
 			}
@@ -449,21 +580,3 @@ func moveFile(src, dst string) error {
 	}
 	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
-}