본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

ray_image_deduplicator

Ray分布式图像去重工具。使用图像哈希精确匹配在文档级别删除重复样本,基于Ray分布式框架。当用户提到图像去重、删除重复图片、分布式去重、大规模图像去重等需求时使用此skill。

即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式",只要任务涉及大规模图像去重处理, 就应该使用此skill。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

연동 도구Redis
설치 방법 보기

포함된 파일(5)

  • SKILL.md4.3 KB
  • assets/icon.png28.1 KB
  • scripts/example_input.json338 B
  • scripts/run_ray_image_deduplicator.py3.6 KB
  • skill.json2.4 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Ray Image Deduplicator Ray分布式图像去重 Skill

功能概述

本skill基于Ray分布式框架,使用图像哈希算法(phash/dhash/whash/ahash)进行图像级别的精确匹配去重。 适用于大规模图像数据的并行处理场景。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此skill:

  • 图像去重
  • 删除重复图片
  • 分布式去重
  • 大规模图像去重
  • Ray并行处理

核心参数说明

必需参数

参数说明
--input输入JSON文件路径
--output输出JSON文件路径

可选参数

参数说明默认值
--method图像哈希方法phash
--backend分布式后端类型ray_actor
--redis_addressRedis服务器地址redis://localhost:6379
--image_key图像字段的键名images
--text_key文本字段的键名text

输入文件格式

[
  {
    "images": ["/path/to/image1.png"]
  },
  {
    "images": ["/path/to/image2.jpg"]
  },
  {
    "images": ["/path/to/image1_dup.png"]
  }
]

哈希方法说明

方法说明
phash感知哈希,速度快,准确性高(默认)
dhash差值哈希
whash小波哈希
ahash平均哈希,最快但最粗糙

使用方法

基本用法(需要先启动Ray)

python scripts/run_ray_image_deduplicator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json

使用指定哈希方法

python scripts/run_ray_image_deduplicator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --method dhash

使用Redis后端

python scripts/run_ray_image_deduplicator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --backend redis \
  --redis_address redis://localhost:6379

输出示例

命令行输出:

[OK] Ray image deduplication completed!
   Method: phash
   Backend: ray_actor
   Original documents: 7
   Deduplicated documents: 3
   Removed duplicates: 4
   Input file: ./input.json
   Output file: ./output.json

环境要求

安装依赖:

pip install py-data-juicer ray redis imagededup

启动Ray:

ray start --head

与普通ImageDeduplicator的区别

特性ImageDeduplicatorRayImageDeduplicator
处理方式单机处理分布式并行处理
适用场景小规模数据大规模数据
依赖data_juicerdata_juicer + Ray/Redis
性能一般高

注意事项

  1. 分布式环境:使用前需要启动 Ray 或 Redis
  2. 图像路径:输入JSON中的图像路径应为绝对路径或相对于工作目录的路径
  3. 哈希方法:默认使用 phash,适合大多数场景
  4. 图像格式:支持 PNG、JPG、JPEG 等常见图像格式

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

平均行长度过滤器。过滤文本平均行长度不在指定范围内的样本。 当用户提到行长度过滤、平均行长度、文本行长度筛选、按行筛选等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"平均行长度",只要任务涉及根据文本中每行的平均长度来筛选数据, 就应该使用此skill。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

批量数据均匀分片工具。读取json/jsonl/csv输入,按份数或固定条数切成多个子文件,输出一个清单JSON供下游节点消费。 当用户提到数据分割、批量拆分、数据分片、均匀分块等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分片",只要任务是把整份批量数据均匀拆成多个文件,就应该使用此skill。 不负责按字段分组导出或随机采样。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

本skill是用于单细胞测序数据分析的专用技能,首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据,再对经过预处理的单细胞表达数据进行自动化细胞类型注释。它通过基因比对、数据标准化、降维等一系列流程,将细胞聚类结果与已知参考数据库进行匹配,从而为每个细胞分配生物学功能标签。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

cas-bigdatalab의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고