十万级照片/视频自动分组、拼音标注匹配、可选本地人脸识别的桌面分类工具。
- 时间分组: 按文件时间戳自动分组（相邻≤10秒归为同组）
- 可配置排序优先级: 时间戳来源(EXIF/mtime/ctime/文件名)顺序通过配置文件或GUI自由调整
- 拼音标注匹配: 自动识别文件名中的中文拼音/缩写标注，与类别库匹配
- 智能类别搜索: 中文子字符串/拼音全拼/首字母缩写/英文数字混合搜索，推荐结果置顶
- 冲突检测: 自动发现拼音缩写冲突，支持人工消歧
- 本地人脸识别 (可选): 基于 InsightFace，支持 AMD 7900XTX (DirectML)，完全离线
- 双模式: GUI 桌面客户端 + CLI 命令行
- 多格式导出: JSON / CSV / PowerShell 脚本 / Batch 脚本
- 离线友好: 支持手动导入类别列表，无需联网
| 项目 | 最低要求 |
|---|---|
| OS | Windows 10/11 (AMD64 或 ARM64) |
| Python | 3.11+ |
| 内存 | 4GB (无人脸) / 8GB (有人脸) |
| GPU | 可选: AMD 7900XTX (DirectML) |
pip install -r requirements.txt
# 可选: 人脸识别
pip install -r requirements-face.txt
pip install onnxruntime-directml # AMD GPU (Windows)# GUI 模式
python main.py
# CLI 模式
python cli.py --db project.db categories --archive "D:\Archive\Photos"
python cli.py --db project.db scan --source "D:\DCIM"
python cli.py --db project.db classify
python cli.py --db project.db stats
python cli.py --db project.db export --format json --output result.json --archive-root "D:\Archive\Photos"image-tagging-windows/
├── main.py # GUI 入口
├── cli.py # CLI 入口
├── core/
│ ├── config.py # 配置
│ ├── models.py # 数据模型
│ ├── database.py # SQLite
│ ├── scanner.py # 文件扫描 + 时间分组
│ ├── category_tree.py # 类别树 + 拼音索引
│ ├── classifier.py # 三级分类调度器
│ ├── face_engine.py # 人脸识别 (可选)
│ └── exporter.py # 导出模块
├── ui/
│ ├── main_window.py # 主窗口
│ ├── category_panel.py # 类别树面板
│ ├── category_selector.py # 智能类别搜索选择器
│ ├── group_panel.py # 分组列表
│ └── review_panel.py # 审核面板
├── scripts/
│ ├── build_amd64.bat # AMD64 构建
│ ├── build_arm64.bat # ARM64 构建
│ └── build.sh # 跨平台构建
├── examples/
│ ├── categories_example.txt
│ ├── config_default.json
│ ├── config_mtime_first.json
│ └── config_filename_first.json
├── .github/workflows/
│ └── build.yml # CI/CD
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── requirements-face.txt
MIT
