SnapOtter/apps/docs/pt-BR/tools/image/find-duplicates.md

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Detecte imagens duplicadas e quase duplicadas usando hashing perceptual.	4e1f4413f90f	human	22f8b191c0e2

Encontrar Duplicatas

Envie várias imagens para detectar duplicatas e quase duplicatas usando hashing perceptual (dHash). Agrupa imagens semelhantes, identifica a versão de melhor qualidade em cada grupo e calcula a economia potencial de espaço.

Endpoint da API

POST /api/v1/tools/image/find-duplicates

Aceita dados de formulário multipart com vários arquivos de imagem e um campo JSON settings opcional.

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Padrão	Descrição
threshold	number	Não	8	Distância de Hamming máxima para considerar imagens como duplicatas (0 a 20). Menor = correspondência mais rigorosa

Campos de Arquivo

Envie pelo menos 2 arquivos de imagem na requisição multipart (todos usando o nome de campo file ou qualquer nome de campo para as partes de arquivo).

Exemplo de Requisição

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/find-duplicates \
  -H "Authorization: Bearer si_your-api-key" \
  -F "file=@photo1.jpg" \
  -F "file=@photo2.jpg" \
  -F "file=@photo3.jpg" \
  -F "file=@photo4.jpg" \
  -F 'settings={"threshold": 8}'

Exemplo de Resposta

{
  "totalImages": 4,
  "duplicateGroups": [
    {
      "groupId": 1,
      "files": [
        {
          "filename": "photo1.jpg",
          "similarity": 100,
          "width": 4032,
          "height": 3024,
          "fileSize": 2450000,
          "format": "jpeg",
          "isBest": true,
          "thumbnail": "data:image/jpeg;base64,/9j/..."
        },
        {
          "filename": "photo2.jpg",
          "similarity": 96.88,
          "width": 1920,
          "height": 1440,
          "fileSize": 850000,
          "format": "jpeg",
          "isBest": false,
          "thumbnail": "data:image/jpeg;base64,/9j/..."
        }
      ]
    }
  ],
  "uniqueImages": 2,
  "spaceSaveable": 850000,
  "skippedFiles": []
}

Campos da Resposta

Campo	Tipo	Descrição
totalImages	number	Número de imagens analisadas com sucesso
duplicateGroups	array	Grupos de imagens duplicadas
uniqueImages	number	Número de imagens que não fazem parte de nenhum grupo de duplicatas
spaceSaveable	number	Total de bytes que poderiam ser economizados removendo as duplicatas que não são as melhores
skippedFiles	array	Arquivos que não puderam ser processados (com nome do arquivo e motivo)

Objeto de Grupo de Duplicatas

Campo	Tipo	Descrição
groupId	number	Identificador do grupo
files	array	Imagens neste grupo de duplicatas

Objeto de Arquivo (dentro de um grupo)

Campo	Tipo	Descrição
filename	string	Nome original do arquivo
similarity	number	Percentual de similaridade em relação à imagem de referência (a primeira do grupo)
width	number	Largura da imagem em pixels
height	number	Altura da imagem em pixels
fileSize	number	Tamanho do arquivo em bytes
format	string	Formato da imagem
isBest	boolean	Se esta é a versão de maior qualidade (mais pixels, arquivo maior)
thumbnail	string ou null	Miniatura JPEG em base64 (200px de largura) para pré-visualização

Observações

• Usa um dHash de 128 bits (linha de 64 bits + coluna de 64 bits) para detecção de similaridade perceptual. Isso captura duplicatas mesmo após redimensionamentos, recompressões e pequenas edições.
• O limite representa a distância de Hamming máxima entre os hashes. O padrão de 8 captura quase duplicatas evitando falsos positivos. Use 0 para apenas idênticas em pixels, ou 15-20 para correspondência bem flexível.
• A imagem "melhor" em cada grupo é aquela com mais pixels (largura x altura), com o tamanho do arquivo como critério de desempate.
• São necessárias pelo menos 2 imagens. Arquivos que falham na validação ou na decodificação são reportados em skippedFiles em vez de fazer toda a requisição falhar.
• As miniaturas são pré-visualizações JPEG de 200px de largura codificadas como data URIs.
• Todos os formatos comuns são suportados (HEIC, RAW, PSD, SVG decodificados automaticamente).