Na een jaar van ontwikkeling de release van de nieuwe versie is aangekondigd van het programma voor het beheer van de fotocollectie digiKam 7.2.0 en deze nieuwe versie lost ongeveer 360 fouten op en met talrijke verbeteringen, waarvan de gezichtsdetectie-engine opvalt, evenals het album, de update-zoekfunctie en meer.
Voor degenen die niet op de hoogte zijn van digiKam, zouden dat moeten weten dit is een gratis afbeeldingsorganizer en tag-editor en open source geschreven in C ++ met behulp van KDE-toepassingen.
Het werkt op de meest populaire desktopomgevingen en vensterbeheerders, op voorwaarde dat de nodige bibliotheken zijn geïnstalleerd.
Ondersteunt alle belangrijke bestandsindelingen voor afbeeldingen, zoals JPEG en PNG, evenals meer dan 200 onbewerkte afbeeldingsindelingen, en u kunt fotocollecties organiseren in op directory gebaseerde albums of dynamische albums op datum, tijdlijn of tag.
DigiKam 7.2.0 Belangrijkste nieuwe functies
In deze nieuwe versie gezichtsdetectie-engine en het hulpprogramma voor het verwijderen van rode ogen gebruiken een nieuw model voor machine learning (Yolo) om gezichten beter te definiëren in afbeeldingen met complexe hoeken.
De gegevensverwerkingssnelheid is ook verhoogd en de mogelijkheid om bewerkingen te parallelliseren is geïmplementeerd, ze zijn verwijderd uit de basisdistributiebestanden met gegevens uit het machine learning-model, die nu worden geladen tijdens runtime en grafische interface opnieuw ontworpen om met gezichten te werken en er tags aan linken, evenals gerelateerde widgets.
Een andere opvallende verandering is dat het beheerproces voor fotoalbums is verbeterdde mogelijkheden voor het groeperen van informatie zijn uitgebreid, de filterengine van de maskeruitvoer is versneld, de weergave van eigenschappen is geoptimaliseerd en de ondersteuning voor verwijderbare media is verbeterd.
De interne engine voor het verwerken van RAW-afbeeldingen is bijgewerkt naar versie libraw 0.21.0. Ondersteuning toegevoegd voor CR3-, RAF- en DNG-formaten, plus extra ondersteuning voor nieuwe cameramodellen, waaronder 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) en ILCE-7SM3 (A7S III).
Van de andere opvallende veranderingen:
- Verbeterde tool voor het importeren van foto's van camera's, ondersteuning toegevoegd voor automatische naamgeving aan albums en hernoemen tijdens het uploaden.
- Er is een hulpprogramma toegevoegd om te controleren op updates voor binaire samenstellingen met de mogelijkheid deze automatisch te downloaden en te installeren.
- Builds voor macOS zijn aanzienlijk verbeterd.
De code is geoptimaliseerd om te werken met de database en de opslagschema's die worden gebruikt voor zoeken, metadata-opslag, gezichtsherkenning en bediening van verschillende tools. Verbeterde scansnelheid van de collectie tijdens het opstarten. - Verbeterde ondersteuning voor integratie met de semantische zoekmachine en met MySQL / MariaDB.
- De tools voor database-onderhoud zijn uitgebreid.
Er is gewerkt aan het verbeteren van de stabiliteit en bruikbaarheid van de tool om een groep bestanden in batchmodus te hernoemen.
De mogelijkheid om locatiegegevens op te slaan in metadata is toegevoegd en de ondersteuning voor GPX-bestanden is verbeterd.
Tenslotte als u er meer over wilt weten over de nieuwe versie die is uitgebracht, kunt u de details bekijken In de volgende link.
Hoe installeer ik digiKam 7.2.0 op Ubuntu en derivaten?
Voor diegenen die geïnteresseerd zijn om te kunnen installeren deze nieuwe versie van digiKam 7.2.0 op uw systeem Ze zullen het heel eenvoudig kunnen doen.
Hiervoor gaan we alleen het installatieprogramma downloaden met behulp van enkele van de opdrachten die we hieronder met u delen.Wat we gaan doen, is een terminal openen en typen:
wget https://download.kde.org/stable/digikam/7.2.0/digiKam-7.2.0-x86-64.appimage -O digikam.appimage
We geven uitvoeringsrechten met:
sudo chmod +x digikam.appimage
En ze kunnen het installatieprogramma starten door te dubbelklikken of vanaf de terminal met:
./digikam.appimage