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description: "Détectez les images en double et quasi-doublons à l'aide du hachage perceptuel."
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i18n_source_hash: 4e1f4413f90f
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: a6b93b7c5eeb
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# Rechercher les doublons {#find-duplicates}
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Téléversez plusieurs images pour détecter les doublons et quasi-doublons à l'aide du hachage perceptuel (dHash). Regroupe les images similaires, identifie la version de meilleure qualité dans chaque groupe et calcule les économies d'espace potentielles.
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## Point de terminaison de l'API {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/find-duplicates`
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Accepte des données de formulaire multipart avec plusieurs images et un champ JSON `settings` facultatif.
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## Paramètres {#parameters}
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| Paramètre | Type | Requis | Par défaut | Description |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| threshold | number | Non | `8` | Distance de Hamming maximale pour considérer des images comme des doublons (0 à 20). Plus bas = correspondance plus stricte |
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### Champs de fichier {#file-fields}
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Téléversez au moins 2 images dans la requête multipart (toutes avec le nom de champ `file` ou n'importe quel nom de champ pour les parties de fichier).
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## Exemple de requête {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/find-duplicates \
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-H "Authorization: Bearer si_your-api-key" \
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-F "file=@photo1.jpg" \
|
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-F "file=@photo2.jpg" \
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-F "file=@photo3.jpg" \
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|
-F "file=@photo4.jpg" \
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-F 'settings={"threshold": 8}'
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```
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## Exemple de réponse {#example-response}
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```json
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{
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"totalImages": 4,
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"duplicateGroups": [
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{
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"groupId": 1,
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"files": [
|
|
{
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"filename": "photo1.jpg",
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"similarity": 100,
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"width": 4032,
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"height": 3024,
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"fileSize": 2450000,
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|
"format": "jpeg",
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"isBest": true,
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"thumbnail": "data:image/jpeg;base64,/9j/..."
|
|
},
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{
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"filename": "photo2.jpg",
|
|
"similarity": 96.88,
|
|
"width": 1920,
|
|
"height": 1440,
|
|
"fileSize": 850000,
|
|
"format": "jpeg",
|
|
"isBest": false,
|
|
"thumbnail": "data:image/jpeg;base64,/9j/..."
|
|
}
|
|
]
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|
}
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],
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"uniqueImages": 2,
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|
"spaceSaveable": 850000,
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|
"skippedFiles": []
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|
}
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```
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## Champs de réponse {#response-fields}
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| Champ | Type | Description |
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|-------|------|-------------|
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| totalImages | number | Nombre d'images analysées avec succès |
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| duplicateGroups | array | Groupes d'images en double |
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| uniqueImages | number | Nombre d'images ne faisant partie d'aucun groupe de doublons |
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| spaceSaveable | number | Total d'octets pouvant être économisés en supprimant les doublons non optimaux |
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| skippedFiles | array | Fichiers qui n'ont pas pu être traités (avec nom de fichier et raison) |
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### Objet de groupe de doublons {#duplicate-group-object}
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| Champ | Type | Description |
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|
|-------|------|-------------|
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| groupId | number | Identifiant du groupe |
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| files | array | Images de ce groupe de doublons |
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### Objet de fichier (au sein d'un groupe) {#file-object-within-a-group}
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| Champ | Type | Description |
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|-------|------|-------------|
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| filename | string | Nom de fichier d'origine |
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| similarity | number | Pourcentage de similarité avec l'image de référence (première du groupe) |
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| width | number | Largeur de l'image en pixels |
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| height | number | Hauteur de l'image en pixels |
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| fileSize | number | Taille du fichier en octets |
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| format | string | Format de l'image |
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| isBest | boolean | Indique s'il s'agit de la version de meilleure qualité (le plus de pixels, le plus gros fichier) |
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| thumbnail | string ou null | Miniature JPEG en Base64 (200 px de large) pour l'aperçu |
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## Notes {#notes}
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- Utilise un dHash de 128 bits (64 bits en ligne + 64 bits en colonne) pour la détection de similarité perceptuelle. Cela détecte les doublons même à travers les redimensionnements, la recompression et les modifications mineures.
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- Le seuil représente la distance de Hamming maximale entre les hachages. La valeur par défaut de 8 détecte les quasi-doublons tout en évitant les faux positifs. Utilisez 0 pour une correspondance strictement identique au pixel près, ou 15-20 pour une correspondance très souple.
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- La « meilleure » image de chaque groupe est celle qui a le plus de pixels (largeur x hauteur), la taille du fichier servant de critère de départage.
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- Au moins 2 images sont requises. Les fichiers qui échouent à la validation ou au décodage sont signalés dans `skippedFiles` plutôt que de faire échouer l'ensemble de la requête.
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- Les miniatures sont des aperçus JPEG de 200 px de large encodés en URI de données.
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- Tous les formats courants sont pris en charge (HEIC, RAW, PSD, SVG décodés automatiquement).
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