PhotoS

io.github.Dongwu259由 GitHub 帳號 Dongwu259 發布v1.4.2更新於 Oct 24, 2026

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

已驗證STDIO僅桌面效率與工作流檔案與儲存媒體與設計

概覽

AI 產生的概覽

讓助理透過本機 CLI/MCP 管線批次處理照片：壓縮、轉檔、調色、標註、去重、挑片並產生圖庫。

可以做什麼
PhotoS 向 MCP 用戶端暴露批次照片處理管線，說明為 31 個核心工具加上外掛自動註冊（process、suggest、autopilot、index、find、select、hdr、blurfaces、dedup 等）。功能涵蓋壓縮與目標檔案大小調校、格式轉換、RAW 解碼、影調與色彩調整、遮色片、中繼資料標註與篩選、去重、挑片、校驗和以及 HTML 圖庫匯出。輸出為帶 schema_version 的機器可讀 JSON，破壞性操作必須明確傳參。
適用情境
適合助理需要處理整批照片、而非互動式修單張圖的情境：批次轉檔、交付大小壓縮、中繼資料清理、挑片與評分、重複偵測，或產生圖庫與報告。適合攝影師與交付導向、希望以腳本重複執行批次流程的工作。
執行需求
以 stdio 本機程序執行，從 PyPI 以 photo-s-tools 安裝並用 uvx 啟動；MCP 附加元件需要 Python 3.10+。選用附加元件提供基於 OpenCV 的功能（enhance）、16-bit TIFF 輸出與 MCP 支援。未宣告帳號、API 金鑰或環境變數。部分 AI 模型首次使用時會下載權重。
安裝前請注意
它會寫入，也可能刪除或移動檔案：挑片會分揀到精選／淘汰資料夾，EXIF 與 XMP 可被改寫，隱私清理會移除 EXIF、ICC 與 GPS。破壞性操作據稱必須明確傳參，因此請核對路徑並盡量使用 dry-run。推論據稱在本機進行、不上傳資料，但模型權重會在首次使用時下載。auto-tone 外掛的權重為 CC-BY-NC 4.0，商用需購買授權。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 PhotoS，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

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

來源：README.md，提交 a7ced72

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.4.2最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分