Detector de imágenes duplicadas
Arrastra una carpeta entera de fotos y encuentra duplicados aunque tengan distinto tamaño, formato o pequeñas diferencias de compresión: hashing perceptual (pHash por DCT, con aHash y dHash como alternativa), distancia de Hamming y umbral ajustable. Todo el análisis ocurre en tu navegador.
Suelta imágenes aquí o haz clic para elegirlas
Los ficheros se procesan uno a uno en tu navegador y nunca se suben.
Cambiar de algoritmo limpia la lista para recalcular.
Menor = más estricto. 10-16 suele funcionar bien con pHash.
Hecho por
Miguel Ángel Colorado Marin (MACM)
Hecho por
Miguel Ángel Colorado Marin (MACM)
Full-Stack Developer · Guadalajara, España
Desarrollo aplicaciones web, herramientas digitales y proyectos completos — desde el diseño hasta el despliegue.
Entre descargas, capturas y copias de seguridad se acumulan fotos repetidas que ocupan espacio y desordenan carpetas. Este detector compara las imágenes por su contenido visual, no por bytes: cada foto se reduce a 32×32 en escala de grises y se convierte en una huella de 64 bits (pHash: coeficientes de baja frecuencia de la DCT-II ortonormal umbralizados por su mediana). Dos imágenes con huellas a distancia de Hamming menor que el umbral se agrupan como duplicados, con agrupación transitiva para cazar series enteras de la misma foto. Los cambios de tamaño, compresión o pequeño recorte apenas alteran la huella: la DCT descarta el detalle fino y guarda la estructura. El banco de pruebas verifica la DCT contra valores analíticos (delta, linealidad, DC de constantes) y las propiedades de distancia: idénticas = 0, invertidas ≈ 62, ruido vs plano grande.
Características
- ✓Tres hashes perceptuales: pHash (DCT 8×8), aHash (media) y dHash (gradiente)
- ✓Acepta carpetas enteras con arrastrar y soltar o selector de directorio
- ✓Umbral de similitud ajustable de 0 a 32 bits con agrupación transitiva
- ✓Exporta los grupos de duplicados como JSON con los nombres de fichero
- ✓Procesamiento 100% local, imagen a imagen, sin límite de carpeta
¿Cómo encontrar fotos duplicadas?
- 1
Suelta la carpeta o las fotos
Puedes arrastrar una carpeta entera o seleccionar varios ficheros; se procesan uno a uno en tu navegador.
- 2
Elige algoritmo y umbral
pHash con umbral 10-16 es el punto dulce; baja el umbral si quieres solo copias exactas.
- 3
Revisa los grupos
Cada grupo muestra las miniaturas juntas con la distancia que las relaciona; el resto queda en «sin duplicados».
- 4
Exporta y limpia
Descarga el JSON con los grupos y borra a mano las copias que no quieras conservar.
Preguntas frecuentes
¿Cómo detecta duplicados que no son idénticos?
Por hashing perceptual: cada imagen se reduce a 32×32 en escala de grises y se calcula su DCT-II ortonormal; los 64 coeficientes de baja frecuencia se comparan con la mediana y forman una huella de 64 bits. Dos fotos con contenido similar comparten la mayoría de los bits (la distancia de Hamming es pequeña), aunque tengan tamaños, formatos o compresiones distintas. El umbral controla cuántos bits de diferencia se toleran.
¿Qué umbral debería usar?
Con pHash, copias exactas re-codificadas suelen quedar a 0-5 bits; la misma foto reescalada a 5-10; ediciones ligeras a 10-16; fotos distintas normalmente superan 20-24 bits. Empieza en 10 y sube si te faltan duplicados o baja si te agrupa imágenes distintas. Con aHash o dHash los valores naturalmente son más altos.
¿Se envían mis fotos a algún servidor?
No. Cada fichero se decodifica, se reduce a 32×32 y se hashea dentro de tu navegador con Canvas; del fichero original solo se mantiene una URL local para la miniatura. El hash no permite reconstruir la imagen — solo mide similitud — y el JSON exportado contiene nombres de fichero y grupos, nunca los datos de las imágenes.
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