本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目，在工作环境中基本使用不到，但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做，故分享出本项目供初学者参考。

一、项目描述

基于 CNN 特征提取的本地图片/视频重复检测与整理工具
一个基于 CNN 特征提取的本地图片/视频重复检测与整理工具，用于在海量照片中自动识别并归档重复、相似、不同介质的内容，无需 GPU 即可运行。

二、项目功能

图片重复检测：用 CNN（mobilenet/convnext/squeezenet）提取特征向量，余弦相似度判定重复/相似，取舍后只保留一张
视频重复检测：MD5 快判 → 5 秒抽帧粗筛 → 疑点区 1 秒密集抽帧复核三级流程，支持时间裁剪/画面裁剪/翻转/色彩变换等场景
文件归档：按 images/videos 介质分目录，每目录下再分 processed（保留）/remove（去重剔除）/other（无法判定）
检测与归档解耦：检测阶段只产清单 temp/operations.txt，可人工审查后再单独执行归档
多线程：特征提取预处理与视频指纹提取并行，CNN 推理全局串行；归档纯 IO 并行
节奏控制：仅检测 / 执行归档清单 / 优雅停止
双入口：tkinter 图形界面 ui.py 与命令行 main.py

三、运行环境

操作系统：Windows
Python：3.12+（实测 3.13.5 可用）
硬件：CPU 即可推理，无需 GPU；机械硬盘归档并行度建议调低
启动命令：python ui.py（图形）或 python main.py –input_dir=… –output_dir=…（命令行）
已知坑：Windows + Anaconda 环境下 PyTorch 与其他库 OpenMP 冲突，需设 KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE

四、项目技术

语言：Python
深度学习：PyTorch + torchvision（mobilenet_v3_large 为默认模型，权重随项目附带）
图像处理：Pillow、opencv-python
数值计算：numpy
GUI：tkinter（标准库，无额外依赖）
并发：threading（预处理、归档多线程；推理全局锁串行）
工具：tqdm 进度条、requests

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行

五、项目截图