groupImg：图像相似度组织利器

groupImg：图像相似度组织利器

groupImg A script in python to organize your images by similarity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/groupImg

项目介绍

在数字化时代，图像资料的管理和整理变得日益重要。groupImg 是一个功能强大的 Python 脚本，旨在帮助用户通过相似度来组织图像。它采用 k-means 算法，将图像分组成不同的簇，从而使得相似图片能够自动归类到一起。无论是批量处理个人相册，还是整理大量随机图像，groupImg 都可以大幅提高效率。

项目技术分析

算法基础

groupImg 采用的 k-means 算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代将数据点分配到 k 个簇中，使得每个簇中的数据点距离其中心点最近，而不同簇之间的数据点距离尽可能远。在图像处理中，这种方法能够根据图像的视觉特征将相似的图像聚集在一起。

依赖与安装

groupImg 的安装过程简单，用户需要先安装项目所需的依赖。通过执行以下命令，即可安装所需库：

pip install -r requirements.txt

使用方式

用户可以通过命令行界面（CLI）或图形用户界面（GUI）两种方式使用 groupImg。

CLI 使用

通过命令行，用户可以指定图像文件夹并运行以下命令：

python groupimg.py -f /home/user/Pictures/

此外，用户还可以自定义参数，如设置文件夹数量 -k，是否移动 -m 图像，以及是否考虑图像大小 -s 等。

GUI 使用

groupImg 也提供了图形界面，用户可以通过以下命令启动：

python groupImgGUI.py

在 GUI 界面中，用户可以点击按钮选择文件夹，调整分组数量、图像采样大小、是否移动图像以及是否考虑大小等设置。

项目及技术应用场景

groupImg 的设计理念来源于开发者的一次意外经历，他在操作 Linux 终端时不慎覆盖了所有照片，随后使用 Foremost 工具恢复了 35 万张图像。面对海量的图像数据，开发者编写了 groupImg 来按相似度自动归类图像，简化了手动筛选和整理的过程。

以下是 groupImg 的几个典型应用场景：

1. 个人相册整理：对于拥有大量照片的个人用户，groupImg 可自动归类相似照片，便于用户快速找到和管理特定照片。

2. 图像素材整理：对于设计师或摄影师来说，groupImg 可快速将相似素材分类，提高创作效率。

3. 批量图像处理：在处理大量图像素材时，groupImg 可自动化完成相似度分类，为后续处理提供便利。

项目特点

强大的相似度分类

groupImg 利用 k-means 算法高效地分类图像，用户可以自定义分组数量和图像特征，如大小等，以获得最佳的分类效果。

灵活的操作方式

项目支持命令行和图形界面两种操作方式，用户可以根据个人喜好和习惯选择使用。

易于扩展

groupImg 的代码结构清晰，易于扩展和维护，用户可以根据需求添加更多功能和优化算法。

通用性

该项目不依赖特定平台，可以在多种操作系统上运行，满足不同用户的需求。

总结，groupImg 是一个功能强大的图像相似度分类工具，适用于各种图像管理场景。通过简单易用的界面和高效可靠的算法，用户可以轻松地整理和管理大量图像资料。无论是个人用户还是专业设计师，groupImg 都能提供高效的图像整理解决方案。

groupImg A script in python to organize your images by similarity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/groupImg