ImageHub是一个基于PyQt6开发的多功能图像处理工具集合，提供了丰富的图像处理和标注功能。该工具集包含六个主要功能模块，每个模块都针对特定的图像处理需求进行了优化设计。
- 实时监控系统剪贴板
- 智能调整图像分辨率（支持1080p/1440p自动切换）
- 多种专业缩放算法支持
- 原图与结果实时预览
- 自定义纵横比容差设置
- 一键复制结果到剪贴板
- 文件夹实时监控
- 自动序号重命名功能
- 自定义文件数量上限
- 实时操作日志显示
- Windows系统通知集成
- 智能防重复处理机制
- 支持批量图像校验
- 多种命名规则验证
- 自动完整性检查
- 多线程并行处理
- 详细的验证报告
- JSON配置文件支持
- 三种标注模式：
- 仅自动绘制
- 仅自动下一张
- 绘制并自动下一张
- 自定义延迟时间设置
- 实时标注统计
- 完全自定义快捷键
- 实时状态反馈
- 详细的操作日志
- 两种处理模式：
- 标准处理（一对一匹配）
- 序列处理（一对多匹配）
- 智能差异检测算法
- 可视化标注预览
- YOLO格式输出支持
- 批量处理能力
- 高度可配置参数
- 双向转换支持：
- YOLO → labelme
- labelme → YOLO
- 智能标签管理：
- 自动发现标签
- 支持 classes.txt 优先级
- 可视化标签映射配置
- 批量处理能力：
- 多线程并行转换
- 实时进度反馈
- 详细的转换日志
- 文件格式支持：
- 矩形（rectangle）标注
- 点（point）标注
- 自动图像尺寸检测
- 配置管理：
- 保存/加载配置文件
- 导入/导出标签映射
- 自定义参数设置
- 基于PyQt6的现代化界面设计
- 深色/浅色主题自适应
- 流畅的状态动画效果
- 多线程任务处理
- 实时状态反馈系统
- 自定义字体支持
- 完善的错误处理
- 模块化的项目结构
- Python 3.12+
- 操作系统：Windows 10/11
- PyQt6 6.9.0+
- PyQt6-WebEngine 6.9.0+
- OpenCV-Python 4.11.0+
- Numpy 2.2.5+
- Pillow (PIL)
- Win32clipboard (Windows平台)
- Watchdog 6.0+
- pynput (可选，用于全局快捷键)
- 克隆项目到本地：
git clone https://github.com/ArtichoKaleyard/ImageHub.git
cd ImageHub- 创建虚拟环境：
使用venv：
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate # Windows或使用Conda：
conda env create -f environment.yml
conda activate imagehub- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt主程序启动：
python main.py独立模块启动：
- 图像缩放工具：
python ClipboardImageScaler/clipboard_image_scaler_gui.py - 图片重命名工具：
python AutoRename/auto_rename_gui.py - 图像验证工具：
python ImageProcessingValidator/verify_image_gui.py - 标注加速工具：
python AutoLabeler/auto_labeler_view.py - 差分标注工具：
python DiffLabeler/diff_labeler_view.py - 格式转换工具：
python FormatConverter/format_converter_view.py
- 设置目标尺寸（默认1920x1080）
- 配置缩放参数：
- 纵横比容差值
- 缩放算法选择
- 自动复制选项
- 点击"开始监控"
- 复制任意图像到剪贴板
- 自动处理并预览结果
- 选择监控目录
- 配置文件数量限制
- 启动监控功能
- 向目录中添加图片
- 自动完成重命名
- 设置工作目录：
- 原始图片图目录
- 处理后图片目录
- 输出未处理图片目录
- 配置验证参数：
- 命名模式配置
- 后缀配置
- 性能配置
- 配置预设
- 配置参数
- 开始批量验证
- 查看处理日志和结果
- 选择操作模式
- 配置操作参数：
- 绘制延迟时间
- 切换延迟时间
- 点击检测延迟
- 快捷键设置
- 开始监控
- 配合标注软件使用
- 设置工作目录：
- 背景图目录
- 样本图目录
- 输出目录
- 配置检测参数：
- 最小差异面积
- 检测敏感度
- 标签ID设置
- 边界框参数
- 选择处理模式：
- 标准模式：独立处理每张样本图
- 序列模式：按序列批量处理
- 使用预览功能验证效果
- 开始批量处理
- 查看处理日志和结果
- 目录配置：
- 设置源文件目录（YOLO或labelme标注文件）
- 设置图像文件目录（对应的图片文件）
- 设置输出目录（转换后的文件）
- 转换模式选择：
- YOLO → labelme：将YOLO格式转换为labelme格式
- labelme → YOLO：将labelme格式转换为YOLO格式
- YOLO classes.txt配置（YOLO → labelme模式时）：
- 启用"优先使用classes.txt文件"可从指定文件加载标签
- 未启用时将自动扫描标注文件发现标签
- 点击"自动发现标签"扫描源文件中的所有标签
- 在映射表中配置标签对应关系：
- YOLO模式：YOLO类别ID → labelme文本标签
- labelme模式：labelme文本标签 → YOLO类别ID
- 支持导入/导出映射配置（JSON格式）
- 完成配置后切换到"执行转换"标签页
- 点击"开始转换"启动批量处理
- 实时查看转换进度和详细日志
- 转换完成后查看成功/失败统计
ImageHub/
├── main.py # 主程序入口
├── main_window.py # 主窗口实现
│
├── ClipboardImageScaler/ # 图像缩放模块
│ ├── clipboard_image_scaler_gui.py
│ └── clipboard_image_scaler_core.py
│
├── AutoRename/ # 图片重命名模块
│ └── auto_rename_gui.py
│
├── ImageProcessingValidator/ # 图像验证模块
│ ├── verify_image_gui.py
│ ├── image_verifier_adapter.py
│ ├── image_verifier_core.py
│ └── help.html
│
├── AutoLabeler/ # 标注加速模块
│ ├── auto_labeler_model.py
│ ├── auto_labeler_view.py
│ └── auto_labeler_controller.py
│
├── DiffLabeler/ # 差异标注模块
│ ├── diff_labeler_model.py
│ ├── diff_labeler_view.py
│ └── diff_labeler_controller.py
│
├── FormatConverter/ # 格式转换模块
│ ├── format_converter_view.py # 视图层
│ ├── format_converter_model.py # 模型层
│ ├── format_converter_controller.py # 控制器层
│ └── __init__.py
│
├── style/ # 样式资源
│ ├── style_config.py
│ ├── style_interface.py
│ └── log_style.py
│
├── utils/ # 工具类
│ ├── logger.py
│ └── windows_notification.py
│
├── config/ # 配置文件
│ ├── DI_config.json
│ ├── IPV_config.json
│ └── FC_config.json
│
└── icons/ # 图标资源
├── app_icon.png
├── ImageHub.ico
└── ...
- 遵循PEP 8规范
- 遵循MVC架构
- 使用类型注解
- 详细的文档注释
- 模块化设计原则
- Fork 项目
- 创建特性分支
- 提交改动
- 发起合并请求
- 更多图像处理算法
- 批量处理性能优化
- 交互体验改进
- 跨平台兼容性增强
- 支持更多标注格式转换
- PyQt6 开发团队
- OpenCV 社区
- 所有代码编写过程中使用的AI工具
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。
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