Files
SnapOtter/apps/docs/ru/tools/image/find-duplicates.md
T
SnapOtterandGitHub 4963ab3bbd feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages
All 181 docs markdown files translated into 20 languages (apps/docs/<locale>/**). Companion to the i18n code PR; admin-merged because the file count exceeds GitHub's per-PR CI trigger limit. Validated by pnpm i18n:check (all surfaces, 0 stale/missing) and a clean all-locale docs build.
2026-07-11 13:52:47 +08:00

116 lines
6.5 KiB
Markdown

---
description: "Обнаружение дубликатов и почти-дубликатов изображений с помощью перцептивного хеширования."
i18n_source_hash: 4e1f4413f90f
i18n_provenance: human
i18n_output_hash: a488ec5376dd
---
# Поиск дубликатов {#find-duplicates}
Загрузите несколько изображений для обнаружения дубликатов и почти-дубликатов с помощью перцептивного хеширования (dHash). Группирует похожие изображения, определяет версию наилучшего качества в каждой группе и рассчитывает потенциальную экономию места.
## Конечная точка API {#api-endpoint}
`POST /api/v1/tools/image/find-duplicates`
Принимает данные формы multipart с несколькими файлами изображений и необязательным полем JSON `settings`.
## Параметры {#parameters}
| Параметр | Тип | Обязательный | По умолчанию | Описание |
|-----------|------|----------|---------|-------------|
| threshold | number | Нет | `8` | Максимальное расстояние Хэмминга, при котором изображения считаются дубликатами (от 0 до 20). Меньше = строже сопоставление |
### Поля файлов {#file-fields}
Загрузите не менее 2 файлов изображений в запросе multipart (все с именем поля `file` или любым именем поля для файловых частей).
## Пример запроса {#example-request}
```bash
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}'
```
## Пример ответа {#example-response}
```json
{
"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": []
}
```
## Поля ответа {#response-fields}
| Поле | Тип | Описание |
|-------|------|-------------|
| totalImages | number | Количество успешно проанализированных изображений |
| duplicateGroups | array | Группы дублирующихся изображений |
| uniqueImages | number | Количество изображений, не входящих ни в одну группу дубликатов |
| spaceSaveable | number | Общее количество байтов, которое можно сэкономить, удалив не-лучшие дубликаты |
| skippedFiles | array | Файлы, которые не удалось обработать (с именем файла и причиной) |
### Объект группы дубликатов {#duplicate-group-object}
| Поле | Тип | Описание |
|-------|------|-------------|
| groupId | number | Идентификатор группы |
| files | array | Изображения в этой группе дубликатов |
### Объект файла (внутри группы) {#file-object-within-a-group}
| Поле | Тип | Описание |
|-------|------|-------------|
| filename | string | Исходное имя файла |
| similarity | number | Процент сходства с эталонным изображением (первым в группе) |
| width | number | Ширина изображения в пикселях |
| height | number | Высота изображения в пикселях |
| fileSize | number | Размер файла в байтах |
| format | string | Формат изображения |
| isBest | boolean | Является ли это версией наивысшего качества (больше всего пикселей, самый крупный файл) |
| thumbnail | string или null | Base64 JPEG-миниатюра (шириной 200px) для предпросмотра |
## Примечания {#notes}
- Использует 128-битный dHash (64-битная строка + 64-битный столбец) для обнаружения перцептивного сходства. Это выявляет дубликаты даже после изменения размера, повторного сжатия и незначительных правок.
- Порог задаёт максимальное расстояние Хэмминга между хешами. Значение по умолчанию 8 выявляет почти-дубликаты, избегая ложных срабатываний. Используйте 0 для попиксельно идентичных, или 15-20 для очень нестрогого сопоставления.
- «Лучшим» изображением в каждой группе считается то, у которого больше всего пикселей (ширина x высота), а размер файла используется как дополнительный критерий.
- Требуется не менее 2 изображений. Файлы, не прошедшие проверку или декодирование, сообщаются в `skippedFiles`, а не приводят к сбою всего запроса.
- Миниатюры представляют собой JPEG-превью шириной 200px, закодированные как data URI.
- Поддерживаются все распространённые форматы (HEIC, RAW, PSD, SVG декодируются автоматически).