{"id":89839,"date":"2020-07-26T19:42:07","date_gmt":"2020-07-26T17:42:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0"},"modified":"2020-07-26T19:42:07","modified_gmt":"2020-07-26T17:42:07","slug":"vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung der Fotoverwaltungssoftware digiKam 7.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Nach einem Jahr Entwicklung statt<\/a><\/noindex> Die Ver\u00f6ffentlichung des Programms zur Verwaltung von Fotokollektionen digiKam 7.0.0<\/a><\/noindex>, das im Rahmen des KDE-Projekts entwickelt wird. Das Programm bietet ein umfassendes Set von Werkzeugen zum Importieren, Verwalten, Bearbeiten und Ver\u00f6ffentlichen von Fotos sowie von Bildern aus digitalen Kameras im RAW-Format. Der Code ist in C++ unter Verwendung von Qt und KDE-Bibliotheken geschrieben und wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> unter der GPLv2-Lizenz. Installationspakete werden<\/a><\/noindex> f\u00fcr Linux (AppImage, Flatpak), Windows und macOS.<\/p>\n

\"Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Eine der zentralen Verbesserungen in digiKam 7.0 ist das neue, vollst\u00e4ndig \u00fcberarbeitete System zur Klassifizierung von Gesichtern auf Fotos, das es erm\u00f6glicht, Gesichter auf Bildern zu erkennen und automatisch passende Tags zu vergeben. Anstelle des zuvor verwendeten kaskadierenden Klassifikators<\/a><\/noindex> aus OpenCV kommt im neuen Release ein Algorithmus auf Basis von tiefer neuronaler Netze<\/a><\/noindex>, der die Erkennungsgenauigkeit von 80 % auf 97 % erh\u00f6ht hat, die Arbeitsgeschwindigkeit gesteigert hat (es wird eine Parallelverarbeitung auf mehreren CPU-Kernen unterst\u00fctzt) und den Prozess der Tag-Zuweisung vollautomatisch gemacht hat, sodass der Benutzer nicht mehr die Richtigkeit der durchgef\u00fchrten Zuordnung best\u00e4tigen muss. <\/p>\n

Im Lieferumfang ist bereits ein trainiertes Modell zur Erkennung und Zuordnung von Gesichtern enthalten, das keine zus\u00e4tzliche Schulung ben\u00f6tigt \u2013 es reicht aus, ein Gesicht auf mehreren Fotos mit einem Tag zu kennzeichnen, und das System kann dieses Gesicht zuk\u00fcnftig selbstst\u00e4ndig identifizieren und markieren. Neben menschlichen Gesichtern kann das System auch Tiere klassifizieren und erm\u00f6glicht die Erkennung von verzerrten, verschwommenen, umgedrehten und teilweise verdeckten Gesichtern. Dar\u00fcber hinaus wurden umfassende Optimierungen zur Benutzerfreundlichkeit bei der Arbeit mit Tags vorgenommen, die Benutzeroberfl\u00e4che zur Zuordnung erweitert sowie neue Sortierungs- und Gruppierungsmodi f\u00fcr Gesichter hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n

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Unter den Verbesserungen, die nicht mit der Gesichtserkennung in Verbindung stehen, ist die Unterst\u00fctzung von 40 neuen RAW-Bildformaten bemerkenswert, darunter die in den Kameras Famous Canon CR3, Sony A7R4 (61 Megapixel), Canon PowerShot G5 X Mark II, G7 X Mark III, CanonEOS, GoPro Fusion, GoPro HERO* usw. verwendeten Formate. Insgesamt wurde durch die Verwendung von libraw die Anzahl der unterst\u00fctzten RAW-Formate auf 1100<\/a><\/noindex>. Dar\u00fcber hinaus wurde die Unterst\u00fctzung f\u00fcr das von Apple verwendete HEIF-Bilderformat verbessert, das f\u00fcr die Verbreitung von HDR-Bildern genutzt wird. Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr das aktualisierte XCF-Format, das in GIMP 2.10 verwendet wird, wurde hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n

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Unter den weiteren Verbesserungen:<\/p>\n