Люди, которые делают TinEye, имеют продукт под названием PixMatch, который может искать отдельные коллекции. Однако оно не реализовано как настольное приложение - это серверный API. И это, кажется, оценивается для серьезного корпоративного использования, а не для физических лиц Так что это там , но не совсем ответ.
Но у конкурирующей компании есть кое-что для настольного компьютера - Imense Desktop Similar Image Search , который работает на Apple Mac OS или Microsoft Windows с Adobe Bridge CS4 . Это бесплатно для коллекций до 4000, и, кажется, по разумным ценам выше этого.
На самом деле, есть куча вещей, когда я понял, что искать: Контентный поиск изображений . На самом деле в этой области много работы, а также множество инструментов с открытым исходным кодом и закрытых . Большинство из них сфокусированы на аспектах, касающихся крупных предприятий и научных кругов, и находятся в различных стадиях завершения и совершенствования.
Из них, я думаю, imgSeek наиболее интересен для настольных ПК. Это основано на Python / QT и поэтому теоретически должно работать практически на любой платформе, но ориентировано на Linux. Он выполняет сравнение на основе метаданных (дата, время и т. Д.), Простых функций, таких как средняя яркость или цвет, или сложной вейвлет-оценки сходства . Вероятно, это излишне для того, чтобы найти одно и то же изображение в другом размере с другим сжатием, но должно работать очень хорошо, так как это в основном самый простой случай. Он также найдет близкие совпадения, например:
Все это может быть слишком много работы для этой конкретной разовой проблемы. Как хранятся ваши неорганизованные фотографии? Даже если их имена не помогают, метаданные EXIF все равно должны быть хорошими. Один простой подход заключается в том, чтобы импортировать их в программу, которая может исследовать эти данные и выполнять поиск или сортировку по ним. Или вы можете использовать такую программу, как jhead, чтобы переименовать их, чтобы у них были разумные имена, основанные на дате. (Возможно оба.)