DigiKam

digiKam es un organizador de imágenes y editor de etiquetas gratuito y de código abierto escrito en C++ utilizando KDE Frameworks.

Características

digi Kam se ejecuta en entornos de escritorio más conocidos y administradores de ventanas, siempre y cuando se instalen las bibliotecas necesarias. Admite todos los formatos principales de archivo de imagen, como JPEG y PNG, así como más de 200 formatos de imagen cruda y puede organizar colecciones de fotografías en álbumes basados en directorios, o discos dinámicos por fecha, línea de tiempo o por etiquetas. Los usuarios también pueden añadir leyendas y calificaciones a sus imágenes, buscarlas y guardar búsquedas para uso posterior. Utilizando plug-ins, los usuarios pueden exportar discos a varios servicios en línea incluyendo (entre otros) 23hq, Facebook, Flickr, Gallery2, archivos KML de Google Earth, Yandex. Fotki, MediaWiki, Rajce, SmugMug, Piwigo, Simpleviewer, Picasa Web Albums. Los complementos también están disponibles para permitir la grabación de fotos a un CD y la creación de galerías web.

digiKam proporciona funciones para organizar, previsualizar, descargar y/o eliminar imágenes de cámaras digitales. Las transformaciones automáticas básicas también se pueden implementar sobre la marcha durante la descarga de imágenes. Además, digiKam ofrece herramientas de mejora de imágenes a través de su marco KIPI (KDE Image Plugins Interface) y sus propios complementos, como eliminación de ojos rojos, gestión del color, filtros de imagen o efectos especiales. digiKam era la única aplicación de gestión de fotografías gratuita en Linux que podía manejar imágenes de 16 bits/canal, hasta que se lanzó la versión 4.0 de RawTherapee en 2011, utilizando un nuevo motor de 32 bits/canal para todo el procesamiento de imágenes interno. La gestión de activos digitales es el pilar de digiKam.

digiKam se basa en bibliotecas como exiv2, lo que le permite editar metadatos XMP incrustados en imágenes o por separado como archivos complementarios. También admite lectura y escritura en formato DNG. Marble también está integrado para editar y visualizar geolocalizaciones en imágenes.

digikam también almacena en caché de manera eficiente miniaturas de imágenes y rutas en una base de datos, en formato PGF, lo que permite obtener vistas generales rápidas. Hay varios backends de bases de datos para elegir, teniendo en cuenta consideraciones de escalabilidad y portabilidad. Este archivo de base de datos es independiente de las bibliotecas de fotografías, lo que permite rutas remotas, múltiples raíces y copias de seguridad sin conexión.

Como editor de imágenes no modal; La interfaz de usuario de digikam también admite cuadros de búsqueda en vivo tanto en las barras laterales como en la ventana principal.

Historia

digiKam ha estado en desarrollo desde antes de 2006.

A partir de la versión 0.9, las características incluyen un localizador GPS y sincronización, soporte para carga de fotos en iPod, un editor de metadatos avanzado, mejor soporte para formatos de imágenes sin procesar (usando dcraw incluido en digiKam), administración completa de color, una mesa de luz, funciones panorámicas. herramienta en Editor de imágenes y modo Vista previa, mejoras en usabilidad y muchos complementos nuevos.

digiKam 2.0 se lanzó en julio de 2011 y presenta una serie de características nuevas, que incluyen:

• Soporte de detección y reconocimiento facial
• Soporte lateral XMP
• Geocodificación inversa
• Versión de imagen
• Elija etiquetas & Color Apoyo de etiquetas para mejorar el flujo de trabajo fotográfico
• Muchas nuevas características de decodificación RAW

En agosto de 2018 se publicó una versión beta de DigiKam 6.0. Las mejoras comprenden el soporte para archivos de vídeo utilizados como fotos, así como nuevas opciones de RAW y exportación.

Detección y reconocimiento facial

A partir de la versión 2.0, digiKam ha introducido el reconocimiento facial que le permite identificar automáticamente fotos de determinadas personas y etiquetarlas. El administrador de fotografías de DigiKam fue el primer proyecto gratuito que presentó una funcionalidad similar, con el reconocimiento facial previamente implementado sólo en productos propietarios como Google Picasa, Apple's Photos y Windows Live Photo Gallery.

El reconocimiento facial se implementó en la versión 2.0 a través de la biblioteca libface y, a partir de la versión 3.3, se basa en el trabajo del proyecto OpenTLD. La versión 7.0.0-beta1 utiliza el módulo Deep Neural Network de la biblioteca OpenCV.

Otro SO

• Windows: digiKam es parte del KDE en Windows. El programa se puede instalar con la biblioteca digiKam-msvc de KDE Installer.
• Hay un puerto oficial en macOS que se puede compilar de crudo o utilizando MacPorts.
• La mayoría de los otros Unix-like También se admiten sistemas operativos.

Premios recibidos

digiKam ha recibido el premio TUX 2005, 2008 y 2010 Readers' Premio Choice en la categoría Herramienta favorita de gestión de fotografías digitales.