Разрабатываю desktop-приложение для анализа и упорядочивания больших фотоархивов прямо на компьютере пользователя. Основная задача: помочь быстро разобраться в десятках и сотнях тысяч фотографий, найти дубликаты и похожие снимки, не загружая личный архив в облачные сервисы. Что предусмотрено в системе: сканирование больших каталогов с фотографиями; поиск точных дубликатов; поиск визуально похожих изображений; группировка похожих снимков для удобного просмотра; анализ EXIF и других метаданных; определение дат, размеров, разрешения и параметров съёмки; работа с несколькими папками и дисками; сохранение результатов анализа между запусками; возможность выбрать лучший снимок из группы и удалить лишние копии; обработка больших архивов без необходимости загружать изображения на внешний сервер. Ключевой принцип проекта — offline-first: фотографии и результаты анализа остаются на компьютере пользователя. Приложение рассчитано не только на небольшую домашнюю папку, а на архивы от десятков тысяч до сотен тысяч фотографий и больше, поэтому отдельная задача проекта — производительность, хранение индексов и повторный анализ только изменившихся данных. Технологии: Python, обработка изображений, EXIF/metadata, локальное хранение данных, алгоритмы поиска дубликатов и визуального сходства. Такой подход можно использовать и в других задачах: каталоги товаров, медиатеки, архивы документов, контроль дубликатов файлов и локальные системы анализа изображений.