:ref:整理与检索 <asset_management>¶

根据经验来看，如果电脑里存了超过 1 000 张照片却不用数字资产管理（DAM）工具，想找特定图片就得花一番工夫了。要是连自己电脑里存了多少照片都说不清，那肯定没用 digiKam 这个神器。digiKam 采用双保险策略——既把图像元数据存数据库里，又直接写在图片文件里，这样不仅搜索快如闪电，归档也安全可靠，其他软件、平台或格式都能轻松读取。

不过天下没有白吃的午餐，整理图库这事儿也不可能完全自动化。前期肯花时间系统化整理标注照片的人，随着照片数量增长，他们会越来越省心。多项研究表明，DAM 工具的投入和产出的比至少是 1：10 以上。要是眼光放长远些，等语义网技术成熟了，它能轻松整合在 DAM 环境中标注的图像，带来的效益更是不可估量。

digiKam 实战指南 ¶

digiKam 提供了多种照片分类方式：文件名、相册、合集、时间戳、标签、评分、GPS 定位和文字说明。这还不够？你还能按相机型号、镜头、坐标、图片尺寸等常见元数据搜索。这些分类方式本质上都是照片库的不同视图，组合使用能大幅缩小搜索范围。比如要找 800 张爱人照片里特定某张：在**法国** 的 萨拉古 拍的、评分 ** 3 星以上** 的——筛选完基本就所剩无几了。比起其他 DAM 系统，digiKam 的搜索筛选功能全面、灵活、快速、精准，还支持海量数据，关键是基于开放标准。

重点在于：你永远不知道几年后自己或别人会用什么方式找这张图。人的记忆本来就会随情境变化，所以只要能想起地点、时间、相机型号、主题、评分或拍摄者中的任一线索，找图效率就能指数级提升——要是能想起多个条件组合，那就更稳了。每张照片拍摄时，相机没记录的元数据都在你脑子里。要是不把这些信息录入 DAM 系统，等记忆淡忘后就彻底消失了。

有人担心如果录入 隐私元数据 ，万一哪天图片公开怎么办？其实所有嵌入文件的属性确实都可能变成 公开元数据 ，毕竟图片会被导出、转卖或复制。但 digiKam 本地数据库里那些没嵌入图片的元数据就是绝对私密的，它们只会待在数据库里。通过合理设置，你能自由控制哪些数据保持私有，哪些允许嵌入文件成为公开信息。

文件夹整理方法 ¶

建立数字资产管理（DAM）系统的第一步是规划信息架构（而非单纯的数据存储结构）。你需要先确定存储位置——是放在专用硬盘、网络驱动器，还是允许他人通过共享访问你的照片库。考虑存储方案时，务必记住两点：定期备份文件是刚需，且未来必然需要将数据迁移到更大容量的设备。

确定存储位置后，下一步是设计照片的文件夹归类逻辑。文件夹结构应满足三个原则：简单、统一、可扩展，且无论存储介质（如硬盘、云盘）是什么，文件夹结构都要一致。

单文件夹不宜过小，哪怕一个文件夹里存放数千张照片也并非不合理；但也不宜过大，需确保能完整存入光盘等备份介质；始终预留增长空间，毕竟图库会持续膨胀。

具体方案因人而异。例如，普通摄影爱好者通常拍摄家庭生活、年度大事记、假期旅行等，可以按“年份+特殊事件”组合分类，并单独设置导出文件夹。参考结构如下：

2006
2007
2008
   01
   02 Paris photos
   02 Marie's wedding
Holidays
   Location A
   Location B
   Location C
Export
Fun stuff

假日照片在这种结构中可以通过子文件夹中的地点名称快速找到——除非拍摄者每年都去同一个地方，否则这是个好方法。其余图像将按日期整理。如果你每年拍摄的照片足够多，可能需要在年度文件夹中创建月度文件夹，例如 2008-01、2008-02 等。你也可以用事件或地点名称来命名部分或全部子文件夹。”导出”（成片）文件夹可用于存放准备打印或上传到网站的图像。

专业摄影师的需求截然不同——他们会有不同版本的成片、存档文件、工作流程、源源不断涌入的各类主题照片，所有东西的数量都极其庞大。10 年内你的存档文件会占到 95%，工作文件只剩 5%，这时候按内容分类整理就变得毫无意义。

关于文件夹分类结构，这里有几点建议：

哪些文件应该归为一类？按文件类型区分能让批量处理更轻松。新旧文件也要分开存放。

如何让文件结构具备扩展性？

原始文件和工作文件分开存放，既方便执行备份策略也便于迁移。查找时能立刻分清是找原片还是衍生文件。

自动元数据管理 ¶

至此，每张照片都已包含：所有相机参数、变焦/对焦/光圈等镜头数据、拍摄时间、拍摄地点、版权信息、作者署名、使用软件等。虽然不错，但导入时其实还能做更多：可以把文件名改成包含日期/地点/主题的格式；可以转成 16 位无损通道格式；还能自动把 JPEG 和 RAW 文件分到不同文件夹。

我们强烈建议根据事件/地点/主题自动重命名文件。digiKam 自带基于日期的智能分组功能，所以不必特意在文件名里标注日期。当然，如果你要用其他不识别日期分类的软件浏览相册，手动添加日期编码也行。

将来换新相机时，相机通常会从 IMG_0001.JPG 重新开始编号，这就可能和已有文件重名。导入时重命名能有效避免日后意外覆盖文件。命名时要注意：只使用字母数字、连字符、下划线，扩展名前保留一个英文句点。

建议 digiKam 设置 –> 元数据. 中开启”保存元数据”选项，确保 Exif、IPTC 和 XMP 信息都能写入文件。如果忘记设置，之后也能通过相册菜单一次性将数据库里的元数据批量写入文件。

现在数据库已存储大量信息，需要修改怎么办？digiKam 提供元数据编辑器，可修改选定的重要属性。

真正的重头戏是给每张照片添加标签、说明和评分。听起来麻烦，其实能批量操作——一次性给任意数量的照片添加多个属性。甚至有工具能根据画质或人脸自动评估并添加标签。

具体来说，digiKam 提供基于深度学习的 自动添加标签 功能

图像质量扫描：根据美学标准自动标注淘汰 / 待定 / 入选的拣选标签。

人脸检测：自动识别照片中的人脸并记录面部区域数据

人脸识别n ：基于现有面部标签自动分配人物标签

digiKam 维护工具可通过图像品质或 :ref:`人脸 <maintenance_faces>`实现最佳自动标记效果¶

这些功能需要额外数据模型文件支持，可在首次运行时安装，或在设置 ‣ 其他 (杂项) ‣ 系统 ‣ 下载所需的软件包中获取。

评分与分级 ¶

自动标记完成后，最好先给照片打分——这样后续工作就能集中在优质素材上。

digiKam 采用的 5 星评分制其实有 6 个等级（0 星到 5 星 ★）。注意：当评分存入 IPTC 元数据时，系统会自动转换等级以确保与其他软件兼容。通过快捷键或鼠标点击，就能快速给单张/多张照片打分。这些评分既能作为搜索条件，也能直接通过状态栏快速筛选器调用。

不过在开始评分前，建议先明确自己的评分标准。最佳实践是给每个星级写下定性描述，明确打分的具体依据。

比如这套参考标准：

0 星：未评分

1 星：可用。有明显缺陷，但有保留价值。

2 星：良好。适合冲印小尺寸，构图尚可。

3 星：优秀。适合冲印大尺寸，构图用光俱佳。

4 stars: Excellent. Photo 100% sharp, great composition and lighting. A real keeper.

5 星：完美。专业级作品。

你的标准可以不同，但要注意：星级每升高一档，符合的照片数量应该大幅减少。实践证明，相邻等级保持 3-10 倍的递减比例最实用。

设定等级比例能帮你构建清晰的评分金字塔。假设选定 7 倍比例，那么每有 1 张 5 星照片，就对应 7 张 4 星、49 张 3 星…最终总量接近 20,000 张。神奇吗？是的——其中 16,807 张根本不需要你亲自评分！

你还能根据用途制定不同标准：商用 2 星和度假照 2 星可以代表不同含义。建议设置一个”中性评级”，低于该级别的都算负评。或者给星级赋予具体用途，例如：

0 星：可删除

1 星：待定区（日后再决定）

2 星：相册导出

3 星：冲印专用

4 星：可售的素材

5 星：需精修

选择最适合你的方式。下表展示专业摄影师采用 7 倍比例时，未来 12 年可能的照片库演变趋势——即便面对数百万张照片，优质作品依然能轻松定位。

标签与关键词 ¶

接下来聊聊 标签系统 （其他软件里也叫关键词或分类）。

标签本质上是层级化的标记体系——通过往层级结构里添加新标签就能搭建。关键是建立一套符合你使用习惯的标签体系：你是想向图库卖图的（半）职业摄影师？还是经营网络画廊的创作者？或者只是整理家庭回忆的业余爱好者？

无论哪种情况，都需要设计适配自身场景的标签结构。你可以配置 digiKam 将整个标签层级写入 XMP 字段，这样图片代理机构就能用任何软件自动生成基于标签的网页导出标题和说明；也可以简单添加关键词，方便自己快速定位特定照片。

关键词层级能自动生成分组。比如用活动 / 人物 / 地点 / 主题 / *项目*作为私人图库的顶层标签后，所有子标签内容都会自动归入虚拟相册。digiKam 左侧边栏有专属的虚拟相册视图，但妙招还在后面。

例如，给奥卡万戈河沿岸拍摄的照片打标签时，可以用「地点/非洲/博茨瓦纳/奥卡万戈 这样的层级结构。

随着子标签不断丰富，你不仅能搜索筛选这些关键词，还能通过右侧边栏的标签过滤器组合筛选。假设在左侧标签面板选中人物虚拟相册，里面有 12 个人物子标签，这时就能在右侧边栏进一步筛选出同时标有彼得、保罗、玛丽的照片。

时间久了，人脑记忆会模糊照片的拍摄细节。因此必须用 通用性强的类别 打标签——你或许记得某张照片拍摄于某大洲的河畔（比如非洲/河流），但具体河名可能遗忘。除了 地点/非洲/博茨瓦纳/奥卡万戈 这样的精确标签，同时添加 河流/非洲 这类宽泛标签能提供更多检索路径。细节信息可以存入其他标签，或记录在下一节将提到的说明属性里。有个技巧：用你自己在搜索引擎会输入的词汇作为关键词。

另一种分类思路是按任务导向划分，比如 印刷任务 / 网页导出 / 个人收藏 / XYZ画廊 / 客户需求 / 幻灯片素材 等。按需创建标签组即可，顶层标签数量要控制在能记住的范围内，否则分类就失去了意义。别忘了还能结合其他属性缩小搜索范围——右侧标签过滤器可与左侧边栏的任意视图（相册/日历/时间轴/标签/搜索）联动使用。工作流分类也可以用 digiKam 的 颜色标记 来实现。

digiKam 还有个 挑选标记 ** 功能，用于根据画质分类并标记 **否决 / 待定 / 接受状态。虽然可以手动标注，但我们更推荐用基于深度学习的 图像品质扫描器 自动分析——这个工具会评估噪点、模糊度、形态、内容等特征给出质量评级，可在标记视图、系统维护… 和 :ref:`批处理管理器 <metadata_tools>`中使用。

图示：在批量队列管理器中，digiKam 的精选标签可根据图像品质扫描自动分配¶

当您从其他来源导入已包含内嵌标签的编目图片时，digiKam 会自动为您创建关键词树状结构，并将对应标签精准归类。只需拖拽子目录就能轻松调整层级结构，digiKam 在遍历分支时会同步更新变更后的标签。

下图展示了 digiKam 各项属性如何相互关联。这仅是简化示意图，实际上每个元数据块都包含众多细分字段。其中 文件名 和 文件日期 数据是必要时从文件系统获取的通用图像属性。

说明与注释 ¶

说明是另一种用于存储图像说明文字的元数据。

标签适合通过层级结构实现图像检索归类，而说明则是包含细节和背景故事的叙述性文字。标题的作用在于提供未经格式化的图像信息。虽然这些内容本可称作”注释”，但 digiKam 遵循 IPTC 标准采用了”标题”这个术语。

标题虽能用于目录筛选，但这并非其主要用途。它真正的价值在于记录故事、事件和情感。恰当的标题能让照片观赏性倍增，为图像赋予语境和深意。当照片传递美学表达时，标题就应成为情感与信息的延伸。

你肯定希望人们欣赏自己的摄影作品。多数人都会通过互联网与亲友、同行或全世界分享照片。别告诉我们你不在乎观众的反响哈！

即便您拍出了绝美的人像、日落或风景，若无人问津，原因何在？试想：当人们欣赏佳作时，有多少会真正关注景深、曝光或白平衡？当然有，但所有人都会被画面讲述的故事吸引。在这个图像爆炸的时代，想让作品被记住，就必须用标题道出精髓。

请看这张全景图：远观不过是普通海滩，细看才能发现人物与空间细节。

但当说明文字注明”诺曼底登陆 60 周年后的奥马哈海滩”时，历史纵深感瞬间涌现——你可能听见了寂静，脑海浮现联翩浮想。这段说明文字已然彻底重构了人们对画面的感知。

要让观众真正欣赏您的作品，标题和说明引发的兴趣可能比图像本身更重要。展示照片时，请学会讲故事。关键在于传递你对主题的理解，还有让你感动的缘由。

告诉观众你对拍摄主体的独到见解，你为什么喜爱。

在一组照片之间建立叙事线索。

进行跨时代的呼应对比。

拍摄后立即用笔记录灵感。

多思考、研究、观察、交流——更要倾听。

技术不完美的照片，照样能靠说明彰显价值。

digiKam 支持用 UTF-8 国际字符集输入不限长度的标题文字。可批量为多张照片添加统一标题，导出到网络服务时还能自由选择是否保留原标题和说明文字——无需为发布重复撰写故事。

地理定位与地理标记 ¶

还记得没有 GPS 的年代吗？那个靠问路开车去陌生城市的年代？在谷歌地球出现前，地球仪不就是个单调的蓝色球体？如今时代变了，给照片打上地理标记定位拍摄位置，简直不要太容易。

部分自带 GPS 接收器的相机会自动给照片记录三维坐标。其他相机拍摄的照片，digiKam 也能通过任何 GPS 设备的定位记录进行地理标记。自动标记需要满足三个条件：

相机时钟必须校准准确
GPS 接收器需开启记录模式并随身携带，且
能导出 GPX 格式的轨迹文件（比如用 gpsbabel 这类工具从设备导出轨迹）

在 digiKam 中就能自动将照片组与 GPS 轨迹匹配。根据设置，坐标信息会写入 JPG 文件的 JFIF 段和数据库。有了地理标记，你不仅能按地点坐标搜索照片，还能创建虚拟地理相册！在右侧边栏的元数据标签下，照片会显示在可缩放的世界地图上。点击还能调用多种在线地图服务查看细节。就算没有 GPS 轨迹，用地理编辑器也能批量标记——在地图上点击拍摄地点即可完成标注。

图示：digiKam 通过 OpenStreetMap 编辑地理定位及处理反向地理编码¶

地理标记的应用场景早已数不胜数，未来更将无处不在。通过带地理标记的照片在虚拟现实中重游故地，这样的日子已不遥远。digiKam 还支持:ref:导出 KML 文件 <geoeditor_kmlexport> 到谷歌地球（能在地图上显示拍摄点）、通过 OpenStreetMap 查看器导出到 Piwigo、Google 相册、Flickr 等平台。