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2.5 KiB
Bash
Executable File
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Bash
Executable File
#!/bin/bash
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# 用于运行简化版图像相似度检测工具的脚本
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# 确保脚本在出错时退出
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set -e
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# 颜色定义
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GREEN='\033[0;32m'
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YELLOW='\033[1;33m'
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RED='\033[0;31m'
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NC='\033[0m' # No Color
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# 打印带颜色的消息
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print_green() {
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echo -e "${GREEN}$1${NC}"
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}
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print_yellow() {
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echo -e "${YELLOW}$1${NC}"
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}
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print_red() {
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echo -e "${RED}$1${NC}"
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}
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# 安装必要的Python依赖
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install_dependencies() {
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print_yellow "安装必要的Python依赖..."
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pip install numpy opencv-python pillow matplotlib scikit-image scipy pandas imagehash
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print_green "依赖安装完成！"
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}
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# 检查测试图像目录
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check_images_dir() {
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TEST_IMAGES_DIR="./scripts/image_test/test_images"
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mkdir -p "$TEST_IMAGES_DIR"
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# 检查测试图像目录中是否有图像文件
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image_count=$(find "$TEST_IMAGES_DIR" -type f \( -name "*.jpg" -o -name "*.jpeg" -o -name "*.png" -o -name "*.bmp" \) | wc -l)
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if [ "$image_count" -eq 0 ]; then
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print_red "错误: 测试图像目录 '$TEST_IMAGES_DIR' 中没有图像文件!"
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print_yellow "请在此目录中放置要检测相似度的图像文件后再运行此脚本。"
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print_yellow "您至少需要放置2个或更多图像文件进行比较。"
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exit 1
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else
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print_green "找到 $image_count 个图像文件，可以进行检测。"
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fi
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}
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# 确保输出目录存在
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prepare_output_dir() {
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print_yellow "准备输出目录..."
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OUTPUT_DIR="./scripts/image_test/results"
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mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
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print_green "输出目录准备完成！"
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}
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# 运行检测脚本
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run_check() {
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print_yellow "运行图像相似度检测..."
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TEST_IMAGES_DIR="./scripts/image_test/test_images"
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OUTPUT_DIR="./scripts/image_test/results"
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python ./scripts/image_test/simple_dupe_checker.py --input_dir "$TEST_IMAGES_DIR" --output_dir "$OUTPUT_DIR"
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print_green "检测完成！"
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print_yellow "结果保存在: $OUTPUT_DIR"
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}
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# 主函数
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main() {
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print_green "===== 简化版图像相似度检测工具 ====="
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# 检查Python是否可用
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if ! command -v python &> /dev/null; then
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print_red "错误: 未找到Python。请确保已安装Python 3.6+。"
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exit 1
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fi
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# 安装依赖
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install_dependencies
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# 检查测试图像目录
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check_images_dir
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# 准备输出目录
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prepare_output_dir
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# 运行检测
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run_check
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print_green "===== 检测完毕 ====="
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}
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# 执行主函数
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main |