📷 StockSort

Автоматическая отбраковка нечётких кадров перед загрузкой на фотостоки

---

StockSort — крошечная десктопная утилита, которая за секунды находит и убирает в сторону технический брак: смазы, шевелёнку и расфокус. Незаменима перед импортом серии в Lightroom или загрузкой на фотосток.

Возможности

• Поддержка Sony RAW (.ARW) — встроенный JPEG-превью извлекается на лету без полного декодирования, что даёт ускорение в 15–20 раз
• Анализ резкости через OpenCV — дисперсия Лапласиана точно отличает чёткие кадры от смазанных
• Три уровня строгости — Мягкий / Стандарт / Строгий для любых сценариев отбора
• Не зависает — анализ идёт в фоновом потоке, интерфейс всегда отзывчив
• Автономный .exe — не требует установленного Python и библиотек

Как это работает

Папка с кадрами
      │
      ▼
 [Извлечение превью]          ← rawpy мгновенно читает JPEG из ARW
      │
      ▼
 [Оценка резкости]            ← OpenCV: дисперсия Лапласиана на 640×480
      │
      ├── score ≥ threshold   →  кадр остаётся на месте ✓
      │
      └── score < threshold   →  кадр перемещается в ./Брак/ ✗

Режим	Порог Лапласиана	Когда использовать
Мягкий	70	Портреты, намеренное боке
Стандарт	120	Универсальный режим для большинства съёмок
Строгий	180	Репортаж, спорт, стоковая фотография

Установка и запуск

Готовый исполняемый файл

Скачайте StockSort.exe из папки releases/ и запустите — установка не нужна.

Запуск из исходников

# 1. Клонировать репозиторий
git clone https://gitverse.ru/gorinator/StockSort.git
cd StockSort

# 2. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

# 3. Запустить
python stocksort.py

Сборка .exe самостоятельно

pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile --windowed --name StockSort \
            --collect-all customtkinter \
            --collect-all rawpy \
            stocksort.py
# Готовый файл: dist/StockSort.exe

Зависимости

Библиотека	Роль
customtkinter	Современный UI с тёмной темой
rawpy	Чтение Sony ARW, извлечение JPEG-превью
opencv-python	Вычисление дисперсии Лапласиана
Pillow	Конвертация изображений
numpy	Матричные операции

Структура проекта

StockSort/
├── stocksort.py        # Весь код приложения (~200 строк)
├── requirements.txt    # Зависимости для pip
└── README.md

Лицензия

MIT © 2025 gorinator