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启动
双击 启动工具.bat，或命令行执行 python app.py。装了 torch / torchvision 才能做画面主体识别，不装会自动退回纯规则识别。
选目录
在「操作」里选一个装满照片的文件夹，程序逐张分析并给出分数与归类原因。
调阈值与筛选
用工具条两个阈值滑块调整分桶边界；九维筛选可任意组合，状态栏实时显示「命中 N / 共 M」。
批量归档
按命名模板导出副本。「待删」只是隔离归档，最终由你人工过目后自行处理。
安全约定（不可违背）：程序从不删除、从不修改原图，所有输出都是副本。批量操作可撤销，撤销只删副本。
三分类判定表
判定自上而下、命中即停，所以每张照片有唯一归类依据（R1–R7）：
① 文件损坏 / 无法读取 → 待删
② 完全重复（像素一致） → 待删
③ 硬伤不可救（烧白 / 糊死）→ 待删
④ 分数 < 待删线 → 待删
⑤ 分数 ≥ 精选线 → 精选
⑥ 中间段且有可执行修复项 → 可修复 ← 语义是「明确可救」，不是「质量中等」
⑦ 中间段无修复项 → 待删界面「帮助 → 三分类判定表」可随时查看。重复项会自动标记保留项，批量操作时默认跳过。
主要功能
内容类型识别
规则层判「是不是照片」，模型层判「主体是什么」，共 12 类：人物活动、户外风景、交通工具、动物、食物、截图文本、长截图、文档、黑白、空白废片等。
九维筛选
分桶 / 缺陷 / 原因 / 重复状态 / 尺寸 / 比例 / 分辨率 / 体积 / 时间，按 AND 叠加。
命名模板
简版、标准（桶+日期+类型+分数+原因）、完整（含拍摄时刻）三档。
操作历史栈
每步可撤销、可重做、可改参数重跑（Ctrl+Z / Ctrl+Y / Ctrl+Shift+H）。
分栏可拖拽
右侧面板宽度 300–620px 可调，双击复位。
离线模型插槽
把权重放进 models/ 即自动启用，双模型投票，CPU 离线推理。
界面结构：顶栏品牌 + 4 个高频动作，菜单栏（操作 / 查看 / 编辑 / 设置 / 帮助），工具条（双阈值、筛选胶囊、命中数），中间缩略图网格，右栏全指标详情与并排对比，底部状态栏。
完全离线部署
| 平台 | 装依赖 | 启动 | 看哪份文档 |
|---|---|---|---|
| Windows x64 | 双击 安装_离线环境.bat | 桌面「拾光」快捷方式 | 离线部署说明.md |
| 麒麟 arm64 | bash offline/install.sh | 桌面「拾光」快捷方式 | 离线部署说明_麒麟arm64.md |
- offline/ 里备好整套离线安装材料（Python 本体、wheels、版本锁、环境自检脚本），不联网也能装起来。
- 两个平台依赖版本号一致，只是 wheel 平台标签不同；装完跑一次 check_env.py 做六项环境自检。
- 麒麟环境的 torch 不带 +cpu 后缀，写死带后缀会装不上。
常见问题
会删我的原图吗？
不会。所有输出都是副本，「待删」桶只做隔离归档，撤销操作也只删副本。
筛选组合后一张都不显示？
用「设置 → 配置自检」，它会指出哪个条件单独命中 0 张，去掉该条件即可。
没有装 torch 还能用吗？
可以，画面主体识别会自动退回纯规则模式，评分、三分类、筛选、导出都不受影响。
「可修复」是不是中等质量？
不是。它表示中间分段且存在明确可执行的修复项；没有修复项的中间段会归入待删。
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