Разработчик(и) | КДЕ |
---|---|
Стабильный релиз | 8.5.0 [1] / 16 ноября 2024 г. |
Репозиторий | https://invent.kde.org/graphics/digikam.git |
Написано в | C++ ( Qt ) |
Операционная система | Linux , Windows , MacOS [2] |
Тип | |
Лицензия | GPL-2.0 или более поздняя версия |
Веб-сайт | www.digikam.org |
digiKam — это бесплатный органайзер изображений и редактор тегов с открытым исходным кодом , написанный на C++ с использованием фреймворков KDE .
digiKam работает на большинстве известных сред рабочего стола и оконных менеджеров, если установлены необходимые библиотеки. Он поддерживает все основные форматы файлов изображений , такие как JPEG и PNG, а также более 200 форматов необработанных изображений [3] и может организовывать коллекции фотографий в альбомах на основе каталогов или динамических альбомах по дате, временной шкале или по тегам . Пользователи также могут добавлять подписи и рейтинги к своим изображениям, выполнять поиск по ним и сохранять поиски для последующего использования. Используя подключаемые модули , пользователи могут экспортировать альбомы в различные онлайн-сервисы, включая (среди прочих) 23hq, Facebook , Flickr , Gallery2 , файлы KML Google Earth , Yandex.Fotki, MediaWiki , Rajce , SmugMug , Piwigo , Simpleviewer, Picasa Web Albums . Также доступны подключаемые модули для записи фотографий на CD и создания веб-галерей.
digiKam предоставляет функции для организации, предварительного просмотра, загрузки и/или удаления изображений с цифровых камер. Базовые автоматические преобразования также могут быть развернуты на лету во время загрузки изображений. Кроме того, digiKam предлагает инструменты улучшения изображений через свою инфраструктуру KIPI (KDE Image Plugins Interface) и собственные плагины, такие как удаление эффекта красных глаз , управление цветом , фильтры изображений или специальные эффекты. digiKam был единственным бесплатным приложением для управления фотографиями на Linux, которое могло обрабатывать 16-битные/канальные изображения, пока в 2011 году не вышла версия RawTherapee 4.0, использующая новый 32-битный/канальный движок для всей внутренней обработки изображений. [4] Управление цифровыми активами является основой digiKam.
digiKam использует библиотеки, такие как exiv2, что позволяет ему редактировать метаданные XMP, встроенные в изображения или отдельно в виде дополнительных файлов . [5] Он также поддерживает чтение и запись в формате DNG. Marble также интегрирован для редактирования и просмотра геолокаций в изображениях.
digiKam также эффективно кэширует миниатюры изображений и пути в базе данных [6] в формате PGF, [7] что позволяет делать быстрые обзоры. Существуют различные бэкэнды баз данных на выбор, с учетом масштабируемости и переносимости. [8] Этот файл базы данных не зависит от библиотек фотографий, что позволяет использовать удаленные пути, множественные корни и офлайн-резервное копирование.
Пользовательский интерфейс digiKam — немодального редактора изображений, который также поддерживает поля поиска в реальном времени на обеих боковых панелях и в главном окне.
digiKam находился в разработке еще до 2006 года.
Начиная с версии 0.9 функции включают GPS-локатор [9] и синхронизацию, [10] поддержку загрузки фотографий на iPod, [11] расширенный редактор метаданных, [12] улучшенную поддержку форматов изображений RAW (с использованием dcraw , включенного в digiKam), полное управление цветом, световой стол, [13] инструмент панорамирования в редакторе изображений и режиме предварительного просмотра, улучшения удобства использования и множество новых плагинов.
digiKam 2.0 был выпущен в июле 2011 года и обладал рядом новых функций, в том числе:
В августе 2018 года была опубликована бета- версия DigiKam 6.0. Улучшения включают поддержку видеофайлов, используемых в качестве фотографий, а также новые параметры RAW и экспорта. [14]
Начиная с версии 2.0, digiKam представил распознавание лиц , позволяющее автоматически идентифицировать фотографии определенных людей и отмечать их. Менеджер фотографий DigiKam был первым бесплатным проектом с аналогичной функциональностью, при этом распознавание лиц ранее было реализовано только в таких фирменных продуктах, как Google Picasa , Apple Photos и Windows Live Photo Gallery .
Распознавание лиц было реализовано в версии 2.0 через библиотеку libface , а с версии 3.3 оно основано на работе проекта OpenTLD. Версия 7.0.0-beta1 использует модуль Deep Neural Network из библиотеки OpenCV .
digiKam был удостоен награды TUX 2005, 2008 и 2010 Readers' Choice Award в категории «Любимый инструмент для управления цифровыми фотографиями». [16] [17] [18]