Damselfly：一款强大的照片管理系统

项目介绍

Damselfly 是一款基于服务器的数字照片管理系统，专为管理大量基于文件夹的照片集合而设计。它特别注重快速搜索和关键词标记工作流程，帮助用户高效地管理和组织照片库。Damselfly 集成了强大的机器学习功能，能够识别照片及其主题，包括面部检测、物体检测和识别，以及（通过可选的 Azure Face Services 账户）完整的面部识别功能。用户只需标记一次人物，Damselfly 就能自动识别他们在其他照片中的出现。

Damselfly 的用户界面和工作流程灵感来源于备受喜爱的 Google Picasa 应用，提供了一个用于选择和处理图像的“篮子”功能。此外，Damselfly 还提供了一个桌面客户端应用，允许用户快速将选定的图像从服务器同步到本地文件夹，方便编辑等操作。

项目技术分析

Damselfly 基于 Microsoft .Net 7 构建，采用了 Blazor WebAssembly 和 EFCore 7 技术。它支持多种图像格式，包括 JPG、PNG、HEIC、TIFF、Webp、BMP 和 RAW 文件（如 DNG/CR2/ORF/NEF）。Damselfly 的核心功能包括：

• AI / 计算机视觉图像识别：面部检测、物体检测和识别、图像分类和面部识别（目前暂时不可用）。
• 全文本搜索：支持多短语部分单词搜索，快速定位目标照片。
• 图像重组织：支持在文件夹之间移动/复制图像，并通过回收站功能删除图像。
• 高级搜索：可根据日期范围、物体/面部/识别的面部、相机/镜头品牌/型号、文件大小、方向等条件进行过滤。
• 多用户支持：支持用户账户和基于角色的权限管理，确保数据安全。
• 地理定位：显示照片拍摄地点的地图，前提是照片包含地理位置元数据。

项目及技术应用场景

Damselfly 适用于需要高效管理大量照片的个人和专业用户。无论是摄影师、设计师还是普通用户，Damselfly 都能帮助他们快速找到所需的照片，并进行高效的标记和分类。具体应用场景包括：

• 摄影师：管理大量照片库，快速查找和标记照片。
• 设计师：从庞大的照片库中筛选出符合需求的图像，进行后续设计工作。
• 家庭用户：整理家庭照片，方便回忆和分享。

项目特点

• 高性能：搜索 50 万张照片仅需不到一秒，确保用户能够快速找到所需内容。
• 非破坏性 EXIF 数据更新：使用 ExifTool 进行关键词标记，避免重新编码 JPEG 文件。
• 多用户支持：支持用户账户和角色管理，确保数据安全。
• 自动化后台索引：自动更新和索引新添加或更新的照片，保持照片库的实时性。
• 跨平台支持：支持 Windows、Linux 和 OSX，并可在 Docker 中运行。
• 桌面客户端：提供 MacOS、Windows 和 Linux 的桌面客户端，方便用户进行本地编辑和同步。

Damselfly 是一款功能强大且易于使用的照片管理系统，无论是个人用户还是专业用户，都能从中受益。如果你正在寻找一款高效的照片管理工具，Damselfly 绝对值得一试！

支持 Damselfly

Damselfly 是免费的开源软件。如果你觉得它有用，并愿意支持开发者，可以通过以下链接购买一杯咖啡或一块披萨，表示你的支持！

联系我们

你可以通过以下方式联系 Damselfly 团队：

• 在 Twitter 上关注我们
• 在 Reddit 的 r/DamselflyPhotos 板块提问或获取支持
• 如果有问题、功能请求或发现了 bug，可以在 GitHub 上提交问题
• 如果你想打个招呼，可以通过 email 联系我们

截图展示

未来计划

• 图像去重（正在进行中）
• 直接上传到社交媒体平台、Google Drive 等
• 支持更多图像格式和视频
• 直接分享到社交媒体（Twitter、Facebook 等）
• 支持选择和上传到 Alamy Stock Image 照片服务
• 简单的非破坏性编辑/处理：裁剪、颜色调整等
• 本地图像同步回服务器

如果你有其他功能的想法，欢迎通过 GitHub 问题 告诉我们！

更多信息

• 安装指南
• 多用户和角色
• 技术背景
• 常见问题
• 贡献指南

感谢与致谢

• Microsoft Blazor.Net：让我们避免了编写 JavaScript。
• PumpkinBeth：为 Damselfly 的 logo 拍摄了照片，并提供了最初的灵感。
• SkiaSharp：快速生成缩略图的库。
• SixLabors ImageSharp：便携式缩略图生成库。
• Drew Noakes 的 MetadataExtractor：用于 IPTC 和其他图像元数据索引。
• Phil Harvey 的 ExifTool：Damselfly 用于所有 EXIF 写操作。
• ZZZ Project 的 Entity Framework Extensions：优秀的 EFCore 扩展。
• MudBlazor：出色的 Blazor 组件库。
• EmguCV：面部和物体检测 Haar 分类器模型。
• Azure Cognitive Services：面部识别引擎。
• Accord.Net：额外的面部识别库。
• Font Awesome：出色的图标库。
• Chris Sainty 的 Blazored Modal 和 Typeahead，以及他在 Blazor 上的所有优秀信息。
• Serilog.Net：用于日志记录。
• Wisne 的 Infinite Scroll 灵感。