{"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\/fr\/blog\/news\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0","title":{"rendered":"Publication du logiciel de gestion de photos digiKam 7.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Apr\u00e8s un an de d\u00e9veloppement a eu lieu<\/a><\/noindex> publication d'un programme pour la gestion de collections de photographies digiKam 7.0.0<\/a><\/noindex>, d\u00e9velopp\u00e9 dans le cadre du projet KDE. Le programme offre un ensemble complet d'outils pour l'importation, la gestion, l'\u00e9dition et la publication de photographies, ainsi que d'images provenant d'appareils photo num\u00e9riques au format raw. Le code est \u00e9crit en C++ en utilisant Qt et les biblioth\u00e8ques KDE, et est distribu\u00e9<\/a><\/noindex> sous licence GPLv2. Des paquets d'installation pr\u00e9par\u00e9s<\/a><\/noindex> pour Linux (AppImage, FlatPak), Windows et macOS.<\/p>\n

\"Publication<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

La principale am\u00e9lioration dans digiKam 7.0 est un nouveau syst\u00e8me enti\u00e8rement repens\u00e9 pour la classification des visages sur les photographies, permettant d'identifier et de reconna\u00eetre les visages sur les images, et d'attribuer automatiquement les balises correspondantes. Au lieu de classificateur en cascade<\/a><\/noindex> d'OpenCV, la nouvelle version utilise un algorithme bas\u00e9 sur un r\u00e9seau de neurones profond<\/a><\/noindex>, qui a permis d'augmenter la pr\u00e9cision de d\u00e9tection de 80 % \u00e0 97 %, d'acc\u00e9l\u00e9rer le traitement (le parall\u00e9lisme des calculs sur plusieurs c\u0153urs CPU est support\u00e9) et d'automatiser totalement le processus d'attribution des balises, \u00e9liminant ainsi la n\u00e9cessit\u00e9 pour l'utilisateur de valider la pertinence du rapprochement effectu\u00e9. <\/p>\n

Le pack comprend un mod\u00e8le d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9 pour la d\u00e9tection et la correspondance des visages, ne n\u00e9cessitant pas d'apprentissage suppl\u00e9mentaire \u2014 il suffit de taguer un visage sur plusieurs photos, et le syst\u00e8me pourra ensuite identifier et marquer ce visage de lui-m\u00eame. En plus des visages humains, le syst\u00e8me peut classifier les animaux et permet \u00e9galement de d\u00e9tecter des visages d\u00e9form\u00e9s, flous, invers\u00e9s ou partiellement couverts. De plus, un travail important a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 pour optimiser la convivialit\u00e9 du travail avec les tags, \u00e9largir l'interface de correspondance et ajouter de nouveaux modes de tri et de regroupement des visages.<\/p>\n

\"Publication<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Parmi les am\u00e9liorations non li\u00e9es \u00e0 la reconnaissance des visages, on note l'ajout de la prise en charge de 40 nouveaux formats d'images RAW, y compris ceux utilis\u00e9s dans les appareils photo c\u00e9l\u00e8bres Canon CR3, Sony A7R4 (61 m\u00e9gapixels), Canon PowerShot G5 X Mark II, G7 X Mark III, CanonEOS, GoPro Fusion, GoPro HERO* et autres. En termes g\u00e9n\u00e9raux, gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de libraw, le nombre de formats RAW pris en charge a \u00e9t\u00e9 port\u00e9 \u00e0 1100<\/a><\/noindex>. Le support du format d'image HEIF, utilis\u00e9 par Apple et appliqu\u00e9 pour la diffusion d'images HDR, a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 am\u00e9lior\u00e9. La prise en charge du format XCF, utilis\u00e9 dans la branche GIMP 2.10, a \u00e9t\u00e9 mise \u00e0 jour.<\/p>\n

\"Publication<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Parmi les autres am\u00e9liorations :<\/p>\n