Ollama-图片批量分析器文档

概述

基于本地Ollama视觉模型的智能图片分析系统，支持单文件和批量处理，提供任务队列管理和实时状态监控。

核心功能

1. 智能图片分析

• 支持多种图片格式：JPG、JPEG、PNG、BMP、GIF、WebP
• 基于Ollama本地视觉模型进行AI分析
• 自定义分析提示词，灵活控制分析内容
• 图片自动压缩优化，支持512px/768px/1024px三种尺寸

2. 任务队列管理

• 优先级队列系统：单独分析任务优先于批量任务
• 文件状态管理：待处理→队列中→处理中→已完成/失败
• 工作线程自动处理，支持1-2个并发任务
• 状态持久化，程序重启后自动恢复

3. 文件管理

• 文件列表实时显示和状态更新
• 支持单选/全选文件进行批量操作
• 文件格式筛选，勾选后自动应用
• 图片预览功能，点击图标即可查看

4. 结果展示

• 左右分栏布局：左侧图片预览，右侧分析文本
• 实时查看分析结果，支持错误信息显示
• 处理时间和使用模型信息记录
• 支持重新分析单个文件

5. 数据导出

• Excel格式导出，包含完整分析报告
• 中文列标题：文件名、状态、分析结果、处理时间等
• 数据格式化：文件大小自动转换单位，状态中文显示
• 统计信息：成功/失败数量汇总

启动参数

参数名	类型	描述
work_directory	目录选择	包含图片的工作文件夹
server_port	整数	Web界面端口（12000-65535）
auto_open_browser	开关	是否自动打开浏览器
default_prompt	多行文本	默认分析提示词

使用流程

1. 环境准备

1. 确保Ollama服务运行：ollama serve
2. 下载视觉模型：ollama pull llava:latest
3. 将待分析图片放入工作目录

2. 基本操作

1. 连接配置：设置Ollama服务地址，测试连接状态
2. 模型选择：自动检测视觉模型，选择合适的AI模型
3. 文件管理：查看文件列表，选择需要分析的图片
4. 参数设置：配置分析提示词和处理参数
5. 开始分析：批量处理或单文件重新分析
6. 查看结果：实时监控状态，查看分析结果
7. 导出报告：生成Excel格式的分析报告

3. 高级功能

• 格式筛选：实时调整支持的图片格式
• 状态恢复：程序重启后自动恢复未完成任务
• 优先处理：单独重新分析的文件优先处理
• 错误重试：失败的文件可重新添加到队列

技术特性

架构设计

• 任务队列模式，支持优先级调度
• 多线程处理，工作线程与UI线程分离
• 状态持久化，数据不丢失
• RESTful API设计，前后端分离

性能优化

• 图片智能压缩，减少网络传输
• 模型检测缓存，加快启动速度
• 文件状态缓存，减少磁盘IO
• 连接异常处理，提高稳定性

用户体验

• 右上角悬浮消息提示
• 响应式设计，适配不同屏幕
• 实时状态更新，无需手动刷新
• 现代化UI设计，操作直观

故障排除

常见问题

1. 连接失败：检查Ollama服务是否启动
2. 模型不识别：确认已下载视觉模型
3. 分析失败：检查图片格式和网络连接
4. 结果为空：确认提示词设置正确

系统要求

• Python 3.11.0+
• Windows 11
• Ollama服务
• 支持视觉的AI模型（如llava、moondream等）

版本信息

• 当前版本：1.0
• 支持的kuai格式：1.0
• 依赖库：pandas、openpyxl、Pillow、requests