几个月回老家过年，翻到一本落灰的相册。
里面有我三岁骑在爸爸肩上的照片，有我奶奶年轻时穿旗袍的照片，还有一张我爸妈结婚时的合照——这些照片只有纸质版，没有底片，也不可能再洗一套出来。相册边角已经泛黄，有几页甚至粘在一起了。
我当时就在想：能不能把整页扫下来，然后让程序自动把里面的每张照片单独裁出来？回去查了一圈，没找到趁手的工具，于是就有了这个新项目 —— PhotoCrop。
PhotoCrop 做的是一件很朴素的事：你拿公司打印机把一整页相册扫成 PDF 或图片，丢进这个工具，它自动识别出里面有几张照片、每张照片在什么位置，然后干净地裁成单独的文件。
技术上有几个我觉得值得分享的亮点：
第一，检测策略是可插拔的。 我写了一个 ABC 基类，目前接入了四种检测器：增强版 CV（我自己调的一套边缘+形态学流程，对低质量扫描件比较鲁棒）、传统 CV、IoU 投票融合（多个检测器的结果加权表决），以及 YOLO-World 的零样本检测。需要换模型或者自己加一个检测器，只需继承基类、注册进工厂就行。
第二，GUI 是用 PySide6 写的，交互参考了常见的图片编辑软件。 裁剪框可以直接拖拽调整、旋转、锁定宽高比，撤销重做是完整的双栈实现。左右分栏布局，左侧面板管理多图/PDF 多页，右侧是属性面板，底部是提取预览。主题支持 Light/Dark，带过渡动画。
第三，整个识别和裁剪流程跑在本地， 不需要联网，照片不会上传到任何服务器。这个对我来说很重要——老照片本来就是很私人的东西。
目前的版本已经覆盖了这些场景：
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单张扫描图片的自动检测 + 手动微调 + 导出
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整本 PDF 相册的批量处理
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命令行模式，方便写脚本批量跑
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拖拽导入，支持 JPG/PNG/TIFF/PDF 等 8 种格式
如果你家里也有那种"每年只翻一次"的老相册，可以试试看。项目的初衷很直白：把柜子里的回忆变成硬盘里的回忆，让它们能在微信里发出去、能在云盘里跟着你走。
欢迎体验，有问题尽管提。