{"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\/news\/vypusk-programmy-dlya-upravleniya-fotografiyami-digikam-7-0","title":{"rendered":"Rilascio del programma per la gestione delle foto digiKam 7.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Dopo un anno di sviluppo si \u00e8 svolto<\/a><\/noindex> rilascio del programma per la gestione della collezione di foto digiKam 7.0.0<\/a><\/noindex>, sviluppato nell'ambito del progetto KDE. Il programma offre un set completo di strumenti per l'importazione, gestione, modifica e pubblicazione di foto, cos\u00ec come per le immagini delle fotocamere digitali in formato raw. Il codice \u00e8 scritto in C++ utilizzando Qt e le librerie KDE, e \u00e8 distribuito<\/a><\/noindex> sott Licenza GPLv2. I pacchetti di installazione sono stati preparati<\/a><\/noindex> per Linux (AppImage, FlatPak), Windows e macOS.<\/p>\n

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

Il principale miglioramento in digiKam 7.0 \u00e8 stato un nuovo sistema completamente riprogettato per la classificazione dei volti nelle foto, che permette di identificare e riconoscere i volti nelle immagini e di attribuire automaticamente i relativi tag. Invece del classificatore a cascata<\/a><\/noindex> di OpenCV, nella nuova versione \u00e8 stato impiegato un algoritmo basato su una rete neurale profonda<\/a><\/noindex>, che ha consentito di migliorare la precisione di identificazione dall'80% al 97%, aumentare la velocit\u00e0 operativa (\u00e8 supportato il parallelismo dei calcoli su pi\u00f9 core CPU) e automatizzare completamente il processo di assegnazione dei tag, liberando l'utente dall'obbligo di confermare la correttezza della corrispondenza eseguita. <\/p>\n

Il pacchetto include un modello gi\u00e0 addestrato per il riconoscimento e la corrispondenza dei volti, che non richiede ulteriori addestramenti: \u00e8 sufficiente etichettare un volto su pi\u00f9 fotografie, e il sistema sar\u00e0 in grado di identificarlo e etichettarlo autonomamente in seguito. Oltre ai volti umani, il sistema pu\u00f2 classificare anche gli animali, e consente di rilevare volti distorti, sfocati, capovolti e parzialmente coperti. Inoltre, \u00e8 stato svolto un ampio lavoro per ottimizzare la facilit\u00e0 d'uso delle etichette, ampliando l'interfaccia di corrispondenza e aggiungendo nuovi modi di ordinamento e raggruppamento dei volti.<\/p>\n

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

Tra i miglioramenti non correlati al riconoscimento dei volti, si segnala l'aggiunta del supporto per 40 nuovi formati di immagini RAW, tra cui quelli utilizzati dalle 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 salito a 1100<\/a><\/noindex>. \u00c8 stata inoltre migliorata la compatibilit\u00e0 con il formato delle immagini HEIF, utilizzato da Apple e impiegato per la distribuzione di immagini HDR. \u00c8 stato aggiunto il supporto per il formato XCF aggiornato, utilizzato nella versione GIMP 2.10.<\/p>\n

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Tra gli altri miglioramenti:<\/p>\n