{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0","title":{"rendered":"Uscita del programma di gestione fotografica digiKam 7.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Dopo un anno di sviluppo si \u00e8 tenuto<\/a><\/noindex> rilascio del programma per la gestione della collezione fotografica digiKam 7.0.0<\/a><\/noindex>, sviluppata nell'ambito del progetto KDE. Il programma fornisce un ampio set di strumenti per importare, gestire, modificare e pubblicare foto, oltre a immagini da fotocamere digitali in formato raw. Il codice \u00e8 scritto in C++ utilizzando Qt e le librerie KDE, e distribuito<\/a><\/noindex> licenziato sotto GPLv2. I pacchetti di installazione preparati<\/a><\/noindex> per Linux (AppImage, FlatPak), Windows e macOS.<\/p>\n

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

Il miglioramento chiave in digiKam 7.0 \u00e8 stata una nuova e completamente riprogettata sistema per la classificazione dei volti nelle foto, che consente di identificare e riconoscere i volti nelle immagini, e di assegnare automaticamente i tag corrispondenti. Invece del precedente classificatore a cascata<\/a><\/noindex> di OpenCV, nella nuova versione \u00e8 stato implementato un algoritmo basato su una rete neurale profonda<\/a><\/noindex>, che ha migliorato la precisione di identificazione dall'80% al 97%, aumentando la velocit\u00e0 operativa (supporta il parallelismo dei calcoli su pi\u00f9 core CPU) e automatizzando completamente il processo di assegnazione dei tag, liberando l'utente dalla necessit\u00e0 di confermare la correttezza della corrispondenza effettuata. <\/p>\n

Il pacchetto include un modello gi\u00e0 addestrato per il riconoscimento e il matching dei volti, che non richiede ulteriori addestramenti: basta contrassegnare un volto in diverse foto e il sistema sar\u00e0 in grado di identificare e contrassegnare automaticamente quel volto in futuro. Oltre ai volti umani, il sistema pu\u00f2 classificare anche animali e permette di identificare volti distorti, sfocati, ruotati o parzialmente coperti. Inoltre, \u00e8 stata effettuata un'ampia ottimizzazione per facilitare l'uso dei tag, ampliato l'interfaccia di matching e aggiunti nuovi modi di ordinamento e raggruppamento dei volti.<\/p>\n

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

Tra i miglioramenti non legati al riconoscimento facciale, si segnala l'aggiunta del supporto per 40 nuovi formati di immagini RAW, tra cui quelli utilizzati nelle fotocamere Famous Canon CR3, Sony A7R4 (61 megapixel), Canon PowerShot G5 X Mark II, G7 X Mark III, CanonEOS, GoPro Fusion, GoPro HERO* e cos\u00ec via. In generale, grazie all'uso di libraw, il numero di formati RAW supportati \u00e8 stato aumentato fino a 1100<\/a><\/noindex>. \u00c8 stata migliorata anche la compatibilit\u00e0 con il formato di immagine HEIF, utilizzato da Apple per la distribuzione di immagini HDR. \u00c8 stata aggiunta la supporto al nuovo formato XCF, utilizzato nella versione 2.10 di GIMP.<\/p>\n

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Tra miglioramenti aggiuntivi:<\/p>\n