Immich-Go项目中Google Photos编辑图片的JSON匹配问题分析
2025-06-27 19:14:08作者:昌雅子Ethen
在Immich-Go项目处理Google Photos备份过程中,发现了一个关于编辑后图片与JSON元数据文件匹配的技术问题。这个问题涉及到图片处理、元数据管理和文件匹配机制等多个技术层面。
问题现象
当从Google Photos导出数据时,系统会为每张原始图片生成一个JSON格式的补充元数据文件。但在处理经过编辑的图片时,出现了元数据匹配失败的情况。具体表现为:
- 原始图片IMG-20230325-WA0122~2.jpg能成功匹配到对应的JSON元数据文件
- 编辑后的版本IMG-20230325-WA0122~2-edited.jpg则无法找到对应的元数据
技术背景
Google Photos的导出结构通常会为每张图片生成两个关键文件:
- 图片文件本身(可能是原始版本或编辑版本)
- 对应的JSON补充元数据文件,包含拍摄时间、设备信息等重要元数据
Immich-Go项目需要将这些文件正确配对,以确保上传到Immich服务器时能保留完整的元数据信息。
问题根源
通过分析日志可以发现几个关键点:
- 文件名匹配规则仅支持基础文件名直接对应,没有考虑"-edited"后缀变体
- 编辑后的图片被系统识别为新文件,使用了当前日期(2025-02-09)而非原始拍摄日期
- 元数据匹配器(matchNormal)未能处理编辑版本的特殊命名规则
解决方案
针对这个问题,Immich-Go项目在后续提交中实现了以下改进:
- 增强文件名匹配逻辑,使其能识别"-edited"等常见编辑后缀
- 建立原始文件与编辑版本之间的关联,共享相同的元数据
- 优化日期处理逻辑,优先使用原始拍摄日期而非编辑日期
技术实现细节
改进后的系统会执行以下步骤:
- 扫描目录时识别文件名模式,检测"-edited"等编辑标记
- 尝试将编辑版本与原始文件关联,查找对应的JSON元数据
- 如果找到关联,则使用原始文件的元数据而非编辑时间
- 上传时确保服务器端能正确处理文件关联关系
总结
这个问题的解决不仅修复了Google Photos编辑图片的元数据匹配问题,还为系统处理其他可能文件变体(如"-1"、"-copy"等后缀)建立了更健壮的匹配机制。通过这次改进,Immich-Go项目在媒体文件管理和元数据保真方面又向前迈进了一步。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217