Sous Mac OS j’avais fait plusieurs articles …Mais sous Ubuntu c’est plus simple, voici les commandes que j’utilise :

$ du -sh Images/
$ find Images/ -iname '*.jpg' -exec mogrify \{} -verbose -resize 1920x1080\> \{} \;
$ 

Je considère que la résolution max est 1920×1080 (on peut aussi prendre 2048×1536). Il est vivement conseillé d’avoir un backup avant de lancer les commandes. Et je vous conseille cette lecture  : https://fr.wikipedia.org/wiki/Impression_photo_num%C3%A9rique

A noter aussi que je déplace toutes les vidéos avant de lancer la commandes :

$ find Images/ -iname *.mp4  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;
$ find Images/ -iname *.mov  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;
$ find Images/ -iname *.avi  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;
$ find Images/ -iname *.mpg  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;
$ find Images/ -iname *.3gp  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;
$ find Images/ -iname *.3g2  -exec mv "{}" ./Vidéos/. \;

A noter aussi que je conseille vivement cette commande afin de voir si le répertoire contient que des images :

$ find Images/ -type f | sed -n 's/..*\.//p' | sort | uniq -c
     36 bmp
      5 db
     10 gif
      2 GIF
    466 jpeg
  61698 jpg
      1 Jpg
  47063 JPG
     47 png
    118 PNG

A noter aussi que pour classer mes vidéos, j’ai le même process que pour mes photos :

/Vidéos$ fdupes -rdN .
/Vidéos$ time exiftool -v -r "-filemodifydate<datetimeoriginal" "-filecreateddate<datetimeoriginal" *.* 
/Vidéos$ sortphotos -r . . --sort %Y/%m/%d
/Vidéos$  

Maintenant je vais utiliser Digikam pour me faire une base de donnée d’images identique (mais avec une compression différente) … et utiliser sqllite3 pour exploiter cette base.

$ sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev
$ sqlite3 similarity.db 
SQLite version 3.22.0 2018-01-22 18:45:57
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .table
ImageHaarMatrix     ImageSimilarity     SimilaritySettings
sqlite> .quit

A suivre