{"id":99594,"date":"2021-03-28T10:23:04","date_gmt":"2021-03-28T08:23:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-2"},"modified":"2021-03-28T10:23:04","modified_gmt":"2021-03-28T08:23:08","slug":"vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-2","title":{"rendered":"Version des Programms zur Verwaltung von Fotos digiKam 7.2","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Ver\u00f6ffentlichung der Programmversion zur Verwaltung von Fotosammlungen digiKam 7.2.0, entwickelt vom KDE-Projekt, wurde ver\u00f6ffentlicht. Das Programm bietet eine umfassende Palette von Werkzeugen zum Importieren, Verwalten, Bearbeiten und Ver\u00f6ffentlichen von Fotos sowie von Bildern von Digitalkameras im Raw-Format. Der Code ist in C++ unter Verwendung von Qt und KDE-Bibliotheken geschrieben und wird unter der GPLv2-Lizenz verbreitet. Installationspakete sind f\u00fcr Linux (AppImage, FlatPak), Windows und macOS vorbereitet.
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Unter den hinzugef\u00fcgten Verbesserungen: <\/p>\n
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Im Gesichtserkennungs-Engine und im Werkzeug zur Beseitigung des roten Auges wird ein neues maschinelles Lernmodell (Yolo) eingesetzt, das Gesichter auf Bildern mit komplexen Aufnahmewinkeln qualitativ besser identifiziert. Die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung wurde erh\u00f6ht, und es wurde die M\u00f6glichkeit zur Parallelisierung von Operationen implementiert. Die Dateien mit den Daten des maschinellen Lernmodells wurden aus der Grundausstattung entfernt und werden nun zur Laufzeit geladen. Die grafische Benutzeroberfl\u00e4che f\u00fcr die Arbeit mit Gesichtern und deren Tagging wurde modernisiert, sowie die damit verbundenen Widgets.
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Der Prozess zur Verwaltung von Fotoalben wurde verbessert, die M\u00f6glichkeiten der Gruppierung von Informationen erweitert, die Arbeitsgeschwindigkeit des Filtersystems zur Maskenausgabe beschleunigt, die Anzeige der Eigenschaften optimiert und die Unterst\u00fctzung f\u00fcr entnehmbare Medien verbessert.
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In die Bin\u00e4rversionen wurde ein Werkzeug zur \u00dcberpr\u00fcfung von Updates mit der M\u00f6glichkeit ihrer automatischen herunterzuladenden und installierenden Aufnahme hinzugef\u00fcgt. Die Versionen f\u00fcr macOS wurden erheblich verbessert.\n
Der Code wurde optimiert, um mit der Datenbank und dem f\u00fcr die Suche, Speicherung von Metadaten, Gesichtserkennung und verschiedenen Werkzeugen verwendeten Speicherstruktur zu arbeiten. Die Geschwindigkeit des Scannens von Sammlungen beim Start wurde erh\u00f6ht. Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Integration mit der semantischen Such-Engine und MySQL\/MariaDB wurde verbessert. Die Werkzeuge zur Betreuung der Datenbank wurden erweitert.\n
Es wurde an der Verbesserung der Stabilit\u00e4t und Benutzerfreundlichkeit des Werkzeugs zur Umbenennung von Gruppen von Dateien im Batch-Modus gearbeitet.\n
Die M\u00f6glichkeit zur Speicherung von Standortinformationen in Metadaten wurde hinzugef\u00fcgt, und die Unterst\u00fctzung f\u00fcr GPX-Dateien wurde verbessert.
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Bis zur Version libraw 0.21.0 wurde die interne Engine f\u00fcr die Verarbeitung von RAW-Bildern aktualisiert. Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Formate CR3, RAF und DNG wurde hinzugef\u00fcgt. Neue Kameramodelle werden unterst\u00fctzt, darunter iPhone 12 Max\/Max Pro, Canon EOS R5, EOS R6, EOS 850D, EOS-1D X Mark III, FujiFilm X-S10, Nikon Z 5, Z 6 II, Z 7 II, Olympus E-M10 Mark IV, Sony ILCE-7C (A7C) und ILCE-7SM3 (A7S III). Das Importwerkzeug f\u00fcr Fotos von Kameras wurde verbessert, Unterst\u00fctzung f\u00fcr die automatische Benennung von Alben und Umbenennung w\u00e4hrend des Uploads wurde hinzugef\u00fcgt.
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