dupeguru扩展开发指南：如何添加对新图像格式的完整支持

dupeguru扩展开发指南：如何添加对新图像格式的完整支持

【免费下载链接】dupeguru Find duplicate files 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/du/dupeguru

dupeguru是一款强大的重复文件查找工具，专门用于图像文件的智能比对和去重。如果你想要扩展dupeguru来支持新的图像格式，本指南将为你提供完整的开发流程和实用技巧。😊

📁 理解dupeguru的架构设计

dupeguru采用模块化设计，核心功能位于core/pe目录，而用户界面相关代码则在qt/pe目录。这种分离使得扩展开发更加清晰和高效。

核心模块结构：

• core/pe/scanner.py - 扫描器实现
• core/pe/photo.py - 图像处理基类
• core/pe/exif.py - EXIF数据处理
• qt/pe/image_viewer.py - 图像预览组件

🔧 扩展新图像格式的完整步骤

1. 修改图像格式支持列表

在core/pe/photo.py中，HANDLED_EXTS集合定义了当前支持的图像格式。要添加新格式，只需扩展这个集合：

HANDLED_EXTS = {"png", "jpg", "jpeg", "gif", "bmp", "tiff", "tif", "webp", "heic", "avif"}

2. 实现平台特定的图像处理

每个新的图像格式都需要实现两个关键方法：

• _plat_get_dimensions() - 获取图像尺寸信息
• _plat_get_blocks() - 生成图像特征块用于比对

3. 配置扫描选项

在core/pe/scanner.py中，ScannerPE类定义了可用的扫描选项：

@staticmethod
def get_scan_options():
    return [
        ScanOption(ScanType.FUZZYBLOCK, tr("Contents")),
        ScanOption(ScanType.EXIFTIMESTAMP, tr("EXIF Timestamp")),
    ]

4. 添加图像预览支持

对于新的图像格式，需要在qt/pe/image_viewer.py中实现预览功能，确保用户可以在界面上正常查看图像内容。

🚀 实用开发技巧

渐进式开发：建议先实现基本格式识别，再逐步添加高级功能如EXIF数据读取和特征块生成。

测试验证：创建包含新格式图像的测试用例，验证扫描和比对功能的正确性。

💡 最佳实践建议

1. 保持向后兼容：确保新格式的添加不影响现有功能的正常运行

2. 错误处理：对于无法解析的图像文件，提供清晰的错误提示

3. 性能优化：对于大型图像文件，考虑使用缓存机制提升处理速度

通过遵循这个完整的扩展开发指南，你可以轻松地为dupeguru添加对新图像格式的支持，让这个强大的重复文件查找工具更加完善和实用。🎯

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