Na een jaar van ontwikkeling release van een programma voor het beheren van een verzameling foto's , ontwikkeld als onderdeel van het KDE-project. Het programma biedt een uitgebreide set tools voor het importeren, beheren, bewerken en publiceren van foto's, evenals afbeeldingen van digitale camera's in onbewerkt formaat. De code is geschreven in C++ met behulp van Qt- en KDE-bibliotheken, en gelicentieerd onder GPLv2. Installatiepakketten voor Linux (AppImage, FlatPak), Windows en macOS.
Een belangrijke verbetering in digiKam 7.0 is een nieuw, volledig opnieuw ontworpen systeem voor het classificeren van gezichten in foto's, waardoor u gezichten in foto's kunt identificeren en herkennen, en deze automatisch dienovereenkomstig kunt taggen. In plaats van het eerder gebruikte van OpenCV gebruikt de nieuwe release een algoritme gebaseerd op , wat het mogelijk maakte om de nauwkeurigheid van de bepaling te vergroten van 80% naar 97%, de werkingssnelheid te verhogen (parallelisering van berekeningen over verschillende CPU-kernen wordt ondersteund) en het proces van het toewijzen van tags volledig te automatiseren, waardoor de gebruiker niet meer hoeft te werken bevestigen de juistheid van de vergelijking.
De kit bevat een reeds getraind model voor het identificeren en matchen van gezichten, waarvoor geen aanvullende training nodig is. Het is voldoende om één gezicht op meerdere foto's te taggen, waarna het systeem deze persoon kan identificeren en taggen. Naast menselijke gezichten kan het systeem ook dieren classificeren en kunt u ook vervormde, wazige, omgekeerde en gedeeltelijk verborgen gezichten identificeren. Daarnaast is er veel werk verzet om het gemak van het werken met tags te optimaliseren, is de matching-interface uitgebreid en zijn er nieuwe modi voor het sorteren en groeperen van individuen toegevoegd.
Onder de verbeteringen die geen verband houden met gezichtsherkenning, is er de toevoeging van ondersteuning voor 40 nieuwe RAW-beeldformaten, waaronder de formaten die worden gebruikt in camera's Famous Canon CR3, Sony A7R4 (61 megapixels), Canon PowerShot G5 X Mark II, G7 X Mark III, CanonEOS, GoPro Fusion, GoPro HERO*, enz. Over het algemeen is dankzij het gebruik van libraw het aantal ondersteunde RAW-formaten vergroot . Er is ook verbeterde ondersteuning voor het HEIF-beeldformaat dat door Apple wordt gebruikt om HDR-beelden te distribueren. Ondersteuning toegevoegd voor het bijgewerkte XCF-formaat dat wordt gebruikt in de GIMP 2.10-vertakking.
Andere verbeteringen zijn onder meer:
- De hoofdstructuur bevat een plug-in , waarmee u afbeeldingen kunt maken op basis van andere foto's.
- Een instelling toegevoegd om locatie-informatie op te slaan in de metadata van afbeeldingsbestanden.
- Instellingen toegevoegd die parameters definiëren voor het opslaan van kleurlabels in metagegevens.
- De tool SlideShow is omgezet in een plug-in voor digiKam en Showfoto, en uitgebreid om de willekeurige weergavemodus te ondersteunen.
- De HTMLGallery-plug-in beschikt over een nieuwe Html5Responsive-indeling waarmee u een fotogalerij kunt genereren die zich aanpast aan zowel desktop- als smartphoneschermen. Problemen met het weergeven van labels en notities in symbolen van nationale alfabetten zijn ook opgelost.
Bron: opennet.ru