PhotoS

io.github.Dongwu259由 GitHub 账号 Dongwu259 发布v1.4.2更新于 Oct 24, 2026

Batch photo processing: compress, convert, EXIF, rename, dedup, cull, galleries

已验证STDIO仅桌面效率与工作流文件与存储媒体与设计

概览

AI 生成的概览

让助手通过本地 CLI/MCP 管线批量处理照片：压缩、转换、调色、打标、去重、选片并生成图库。

可以做什么
PhotoS 向 MCP 客户端暴露批量照片处理管线，说明为 31 个核心工具加插件自动注册（process、suggest、autopilot、index、find、select、hdr、blurfaces、dedup 等）。功能涵盖压缩与目标体积调优、格式转换、RAW 解码、影调与色彩调整、蒙版、元数据打标与筛选、去重、选片、校验和以及 HTML 画廊导出。输出为带 schema_version 的机器可读 JSON，破坏性操作必须显式传参。
适用场景
适合助手需要处理整批照片而非交互式修单张图的场景：批量转换、交付体积压缩、元数据清理、选片与评分、重复检测，或生成画廊与报告。面向摄影师和交付导向、希望脚本化可重复批处理的流程。
运行要求
作为 stdio 本地进程运行，从 PyPI 以 photo-s-tools 安装并用 uvx 启动；MCP 附加组件需要 Python 3.10+。可选附加组件提供基于 OpenCV 的功能（enhance）、16-bit TIFF 输出和 MCP 支持。未声明账号、API 密钥或环境变量。部分 AI 模型首次使用时下载权重。
安装前请注意
它会写入并可能删除或移动文件：选片会分拣到精选/淘汰目录，EXIF 与 XMP 可被改写，隐私清理会移除 EXIF、ICC 和 GPS。破坏性操作据称必须显式传参，因此请核对路径并尽量使用 dry-run。推理据称在本机进行、不上传数据，但模型权重会在首次使用时下载。auto-tone 插件的权重为 CC-BY-NC 4.0，商用需购买授权。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 PhotoS，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

📷 PhotoS

[Python] [Platform] [CI] [Tests] [License] [Weights] [PyPI]

CLI 给 AI agent 用，GUI 给人用。 PhotoS 是一个跨平台批量照片处理工具箱： 给摄影师一套完整的 Tkinter GUI（图库 / 修图（真实管线实时预览 + 直方图 + 旁侧调整工具 + 照片间复制粘贴设置 + 逐照片撤销 + AI 调色 + 蒙版画布 + XMP 写回/载入，LR 双向往返）/ 导出（照片队列 + 输出设置 + 命名导出配方 + 调色配方随输出写 XMP）/ 工具四大模块，含审查打分灯箱、去重查看器、autopilot 智能监视）， 给 AI agent 一套带统一版本化 JSON 契约的 CLI / REST / MCP 接口。

🖥 GUI 给人用 — ⌨️ CLI 给 AI agent 用 — pip install photo-s-tools

中文 · English

🤖 为 AI agent 而生

PhotoS 首先是一个 AI agent 就绪的图像管线：四条集成通道，全部挂在同一个 版本化 JSON 契约上（schema_version，加性演进——升级永不破坏消费者）。

通道接入方式
MCP server — 31 核心工具 + 插件自动注册（process / suggest / autopilot / index / find / select / hdr / blurfaces / dedup …）claude mcp add photo-s -- photo-s mcp
现成 SKILL.md — 支持 skill 的 agent 即取即用，零额外依赖cp -r skills/photo-s ~/.claude/skills/
REST API — 异步任务 + SSE 进度photo-s serve --port 0 --token auto --ready-file x.json
Python 库直调 — 无 IPC 开销from photo_s.engine import batch_process

所有输出带 schema_version；JSON 键永远英文；单文件错误不中断整批； 破坏性操作必须显式传参。完整契约见 docs/AGENT_API.md。

✨ 功能特性

功能GUICLI说明
批量压缩✅✅JPEG/WebP/HEIC/AVIF 质量调优、色度子采样（444/422/420）
目标体积模式✅✅自动调优质量以控制在目标文件体积以内
格式转换✅✅JPEG / PNG / WebP / TIFF / BMP / HEIC / AVIF
RAW 解码✅✅22+ 种相机 RAW 格式，内置支持（rawpy/libraw）；去马赛克算法可选、色彩空间（sRGB/AdobeRGB/ProPhotoRGB）、16-bit TIFF 输出、自动打 sRGB ICC
缩放 / 比例✅✅最大尺寸、百分比或最长边上限
视觉预览✅—原图↔处理后实时并排预览（经真实管线渲染，v2.4 含逐照片调整注入）
影调与色彩✅✅亮度/对比度/饱和度/伽马/锐化，黑白、复古
导出锐化✅✅LR 式输出级 USM，半径随输出分辨率缩放
白平衡✅✅色温 K，或灰卡采样
WB tint 轴✅✅绿(-)/品红(+) G-M 轴
点曲线 / 色阶✅✅PCHIP 点曲线，手动黑/白场/伽马
三向颜色分级✅✅阴影/中间调/高光 色相 + 饱和分区
HSL 分色✅✅8 色域，色相/饱和/亮度偏移
点颜色✅✅取样色定向色相/饱和/亮度 + 范围容差
局部蒙版✅✅命名线性/径向/颜色范围蒙版，蒙版内 11 项局部调整
镜头矫正✅✅手动畸变 k1 / 去暗角 / 消色差（纯 numpy）；用户维护的命名镜头档案
感知分析✅✅直方图/通道统计/色温倾向/曝光/模糊（analyze）
参数推荐—✅规则型 suggest：分析统计 → 保守修复参数 + 理由（零模型离线）
自然饱和度 / 清晰度 / 纹理✅✅反向加权饱和，局部对比
去雾 / 暗角 / 颗粒✅✅暗通道去雾，径向暗角，胶片颗粒
曝光✅✅曝光档位调整，或自动归一化到目标
自动色阶✅✅2% 裁切直方图拉伸
高光恢复✅✅LR 式：压缩硬切高光，恢复出渐变细节
LOG 还原✅✅SLOG3/CLOG3/LOGC3/DLOG/VLOG/HLG（1D LUT，零依赖）
LUT 调色✅✅.cube 三线性（插件加四面体 + 5 个电影预设）
降噪✅✅¹NLM（[enhance] 可选依赖）
自动扶正✅✅¹校正地平线，置信度门控（[enhance] 可选依赖）
HDR 合并✅✅¹曝光融合，手持对齐（[enhance] 可选依赖）
人脸模糊✅✅¹模糊或马赛克人脸，Haar cascade（[enhance] 可选依赖）
抠图 / 背景移除✅✅AI 分割（subject/person/object:类别）或颜色键控（color:R,G,B[tol,feather,invert]——白底文字/logo 专用）→ alpha 透明输出，PNG/WebP/TIFF/AVIF/HEIC（JPEG 按文件报错，绝不静默拍平）
裁剪 / 旋转 / 翻转 / 留边✅✅统一比例裁剪 + 任意几何
打印尺寸✅✅中心裁剪 + 指定 DPI 的精确打印像素
智能重命名✅✅日期/相机/序号模板
自动整理归档✅✅日期/相机子文件夹归类
水印✅✅文字 + 图片水印，7 个位置
多尺寸输出✅✅一份输入，N 份带标签输出
元数据打标✅✅评分/关键词/标题批量打标（UserComment）
元数据筛选✅✅按评分/关键词筛出照片
元数据导入—✅从表格批量写入
选片（筛选）✅✅曝光/清晰度筛选（GUI 仅保留符合项，可撤销）；--score 质量评分排序 + --burst 连拍组留最佳
选片归档（评分）✅✅按评分分拣——精选/淘汰双阈值（≥4 精选、≤2 淘汰）
连拍选图✅✅每组保留最清晰
校验和清单✅✅SHA-256 归档完整性 + 校验
HTML 画廊✅✅自包含 index.html + 缩略图
预设✅✅保存/加载命名配置 + 内置 lr-look（LR 风格：S 曲线+自然饱和+导出锐化）
多配置批量—✅一份输入，N 份输出配置
并行处理✅✅多线程
JSON 输出—✅供 AI agent 消费的机器可读输出
配置文件—✅TOML 默认值
EXIF 编辑—✅批量版权/作者/GPS
预设一键套用—✅一键套用已存风格
EXIF 日期偏移—✅时区/相机时钟修正
隐私清理—✅移除 EXIF + ICC + GPS
同步日期—✅输出 mtime ← EXIF 拍摄时间
文件夹监视✅✅自动处理新文件（[watch] 可选依赖）
自动旋转✅✅基于 EXIF Orientation
图片去重✅✅感知哈希重复检测
质量指标✅✅SSIM / 模糊分
CSV 报告—✅逐文件统计
完整性检查—✅损坏文件扫描
联系表✅✅网格拼图
色彩管理—✅sRGB / CMYK 展平
REST API—✅供 agent 使用的 HTTP 服务（异步任务 + SSE 进度）
插件系统—✅第三方插件支持
官方插件管理—✅list/install/info/fetch + pip 安装
MCP server—✅向 MCP 客户端（Claude Desktop / Claude Code / 任意客户端）暴露 31 个核心工具（插件自动追加）
批量基准—✅并发扩展实测
AI 识别蒙版✅✅¹主体/人物/物体（80 类）一键生成蒙版，U2Netp/HumanSeg/YOLOv8n-seg（v1.8，onnx 权重自动下载校验）
笔刷 + 组合蒙版✅✅笔刷涂抹蒙版；A&B / A-B 组合引用已命名蒙版（v1.8）
AI 自动调色✅✅auto-tone 官方插件：CLIP+MLP 预测 9 项全局参数 + RAG 检索历史修图（权重 CC-BY-NC 4.0，非商用）；v2.3 引擎槽位接线（--auto-tone），装后 MCP/REST 工具自动注册；v2.4 Develop「AI 调色」按钮——参数写入逐照片覆盖层，可微调/可撤销；v2.4 局部调整词汇表（模型预测 subject/person/object 蒙版内调整，经蒙版管线应用） + 美学 verifier（audit --aesthetic，SigLIP 头/Qwen 终审）
LR 数据桥—✅lr-scan 扫描 Lightroom 目录/XMP → 训练数据；lr-train/lr-predict 岭回归基调模型；lr-merge 合并多机数据包（v1.9）
XMP 互通（LR 双向）✅✅写出：xmp-export / batch --write-xmp（crs 逆映射 + radial/linear 蒙版 + 评分关键词，--embed JPEG 内嵌，v2.5.1 经 LR 逐值实测对齐）；GUI 三入口——Develop「写回 XMP」按钮（有效调整写回原文件）、Export「同时写 XMP」勾选（配方随输出交付）、Develop 自动载入（LR 修过的照片进 Develop 即续修）（v2.6）
无人值守管线✅✅autopilot：监视目录 → suggest/auto-tone → audit 闸门 → passed/review 分流 + JSONL 轨迹；--write-xmp 让人工在 LR 里修正，回采即残差训练信号（v2.5）；GUI 监视对话框内置同款智能模式（suggest/auto-tone/both + 分流 + 打开输出目录，v2.6）
语义搜索 / 自动打标—✅index 建嵌入索引（SigLIP 文本+图像 / 内置 84 维直方图），find 中英文文本或以图搜图；--tags 自动打标写 EXIF/XMP 关键词（v2.5）
出片审计—✅audit 质量闸门（pass/fail + 原因，agent 终止条件）；--aesthetic 1-10 模型美学闸门（v2.4，auto-tone 插件：SigLIP 头/Qwen 终审）；diff 前后对比；preview base64 快照（v1.9）
GPS 地理标记—✅GPX 轨迹插值写 GPS EXIF（时区偏移自动换算，跨日期变更线正确插值）
SCUNet 强降噪—✅官方插件（ONNX）：强度感知混合 + 分块推理，大图不 OOM

¹ 降噪 / 自动扶正 / HDR / 人脸模糊需要可选依赖： pip install photo-s-tools[enhance]（opencv-python-headless）。 未安装时给出明确安装提示，不影响其余功能。

📦 安装

bash
pip install photo-s-tools            # 核心——内置 RAW 解码（rawpy）pip install "photo-s-tools[enhance]" # + opencv：人脸模糊 / HDR / 降噪 / 扶正pip install "photo-s-tools[tiff16]"  # + tifffile：16-bit RAW → TIFF 输出pip install "photo-s-tools[mcp]"     # + MCP server（Python 3.10+）

零安装（uvx）：uvx --from photo-s-tools photo-s --help · uvx --from "photo-s-tools[mcp]" photo-s mcp

🚀 快速上手

bash
photo-s batch 'RAW/*.ARW' --format jpeg -o out/ -q 90   # 批量 RAW → JPEGphoto-s batch 'RAW/*.ARW' -o out/ -q 95 --jpeg-subsampling 444 \  --raw-demosaic amaze                                # 极致画质 RAW → JPEGphoto-s batch 'RAW/*.ARW' -o out/ --preset lr-look      # 内置 LR 风格出片photo-s compress *.jpg --target-size 5MB -j 8           # 自动调优到 ≤5MBphoto-s select ~/shoot/ -r --selects-dir 精选 --rejects-dir 淘汰 --dry-runphoto-s hash ~/deliver/ -o manifest.csv --verify manifest.csv

photo-s --help 列出全部 39 个子命令。语言：--language en|zh|auto。

🧭 文档

文档内容
docs/FEATURES.md完整功能清单——39 个 CLI 命令、引擎管线
docs/AGENT_API.mdAgent 契约：JSON 结构、退出码、REST、MCP
docs/PLUGINS.md插件系统：SCUNet 降噪、LUT、自己写插件
docs/GUI_CHANGES.mdGUI 行为与接口契约
docs/ROADMAP.md版本路线（已发布至 v2.5.1，v2.6 进行中）
docs/COMMERCIAL.md商用授权：双许可说明、边界判定表与 FAQ
CHANGELOG.md逐版本更新日志（含官方插件）
CONTRIBUTING.md贡献指南：开发循环、改动的硬性规则、PR 要求

命名：PyPI 发行名 photo-s-tools（原名 photo-s 被 PyPI 拦截）· CLI 命令 photo-s · Python 包 photo_s · 品牌 PhotoS。

🤝 参与

⚠️ 限制与说明

PhotoS 是批量 / 交付导向管线，不是交互式编辑器——不做 RAW 域编辑。局部编辑是规格驱动的：命名蒙版（linear/radial/color/AI 分割/笔刷/组合算子）+ 蒙版内局部调整，全部以紧凑字符串建模，经 CLI/REST/MCP/preset 零胶水传递。

  • 设备上推理，无云端。 降噪模型权重（SCUNet）首次使用时下载到本机；不上传任何数据。
  • 许可（双许可）。 官方代码与多数官方模型权重（含 SCUNet 检查点）为 MIT—— 可自由商用。唯一例外：auto-tone 插件的模型权重为 CC-BY-NC 4.0（非商用， 训练数据来自个人 Lightroom 修图记录）——个人与非商业用途永久免费，商业用途 需购买授权：邮箱 [email protected] · dwphoto.top/message。 边界判定与常见问题见 docs/COMMERCIAL.md。第三方插件与模型 各自持有自己的许可；商用再分发前请自行核实。

📄 许可证

MIT

来源：README.md，提交 a7ced72

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包，因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v1.4.2最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 50%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头，或保持端点能够响应探测，以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分