Rilasciato DigiKam 8.5.0: Un Aggiornamento Significativo per il Gestore di Foto Open Source
Dopo un periodo di 5 mesi di manutenzione attiva e settimane dedicate alla risoluzione di bug, il team di digiKam ha annunciato con orgoglio la disponibilità della nuova versione DigiKam 8.5.0 del suo gestore di foto digitali open source e multi-piattaforma. Questo aggiornamento rappresenta un passo significativo nella continua evoluzione dell’applicazione, progettata per offrire un’esperienza utente migliore e più funzionalità.
Novità in DigiKam 8.5.0
In questa nuova versione, sono stati corretti oltre 160 bug, frutto di un intenso lavoro di contatto con gli utenti per convalidare le modifiche apportate nelle versioni preliminari e confermare le correzioni prima della distribuzione finale del programma.
Inoltre, è stata aggiornata l’internazionalizzazione dell’applicazione. DigiKam e Showfoto ora supportano 61 lingue diverse per l’interfaccia grafica. Gli utenti possono modificare la localizzazione tramite la finestra di dialogo Impostazioni/Configura lingue; è importante notare che sarà necessario riavviare l’applicazione per applicare le modifiche.
Un sentito ringraziamento va ai traduttori che hanno collaborato all’internazionalizzazione della documentazione online, ora disponibile in 16 lingue, tra cui francese, tedesco, spagnolo, italiano, giapponese e cinese. La documentazione può essere letta e cercata attraverso il portale dedicato, dove gli utenti sono invitati a contribuire alle traduzioni del manuale dell’applicazione seguendo le istruzioni fornite dal team di coordinamento.
Aggiornamento dei componenti interni
DigiKam 8.5.0 include un aggiornamento del decoder RAW interno Libraw, portato allo snapshot rolling-release del 10 settembre 2024, che include numerose correzioni di bug. Per quanto riguarda la gestione dei metadati, il componente standard del settore open source ExifTool è stato aggiornato all’ultima versione 12.99. Inoltre, la nota libreria condivisa Exiv2 è stata aggiornata alla versione 0.28.3.
Pacchetto nativo Apple Silicon
Per la prima volta, è disponibile un pacchetto nativo per macOS destinato all’architettura arm64 di Apple Silicon. Questo pacchetto sfrutta il framework Qt6 6.7.2, il framework KDE 6.7.0 e FFmpeg 6.1, facilitando così la riproduzione di contenuti multimediali video senza la necessità dell’emulatore Apple Rosetta 2.
Il percorso per sviluppare un pacchetto nativo per Apple Silicon è stato lungo e complesso, richiedendo l’acquisizione di nuovi dispositivi Apple e la configurazione dell’ambiente necessario per configurare, compilare e testare tutti i pacchetti richiesti. Questo traguardo segna il completamento del porting completo al framework Qt 6 su tutti i bundle per Windows, macOS e Linux.È importante notare che il precedente pacchetto macOS basato sul framework Qt5 continuerà a essere supportato sui computer Intel Apple legacy.
Correzioni di bug degne di nota
Tra le correzioni significative apportate nella nuova versione si segnalano:
- Correzione del packaging errato di ExifTool nei bundle
- Miglioramenti dell’usabilità del gestore dei progressi
- Nuove estensioni Apple supportate con il formato file HEIF
- Introduzione di una nuova opzione per non sfocare i pixel a livelli elevati di zoom in modalità anteprima
- Miglior supporto OpenCL durante calcoli intensivi con il framework OpenCV
- Maggiore compatibilità con profili ICC
- Supporto migliorato per file TIFF di grandi dimensioni con una nuova identificazione solida nel database
- Miglioramenti nei formati di data e ora
Aggiornamenti nella gestione dei volti
La nuova versione presenta notevoli miglioramenti nella gestione dei volti grazie all’ingresso nel team di un nuovo collaboratore, Michael Miller, un utente esperto di digiKam con solide competenze nello sviluppo software. Miller ha contribuito significativamente al porting nativo per macOS Silicon e ha recentemente migliorato la funzionalità Face Management chiudendo un lungo elenco di report.
DigiKam 8.5.0 integra nuovi modelli di deep learning nella pipeline dedicata ai volti, rendendo il rilevamento e il riconoscimento facciale più rapidi e accurati. Il modello YuNet è ora quello predefinito per il rilevamento dei volti ed è stato progettato per superare i precedenti modelli MobileNetSSD e YOLO v3 sia in termini di velocità che accuratezza.
Usabilità dell’etichetta colorata
Una delle funzionalità distintive offerte da digiKam è la possibilità di identificare elementi importanti tramite etichette colorate. Nella visualizzazione della barra delle miniature e in quella dell’icona dell’album, le etichette colorate contrassegnano le miniature con una cornice colorata piena; sono disponibili dieci colori diversi per catalogare le foto.Nella versione precedente, l’etichetta colorata disegnava una cornice luminosa attorno alla miniatura, risultando invadente nell’interfaccia utente quando venivano utilizzate più etichette in un album. Per migliorare questa esperienza visiva, è stata implementata una barra colorata con gradiente lineare sotto la miniatura.
Piani futuri
La prossima versione di manutenzione DigiKam 8.6.0 è prevista per febbraio 2025 e includerà ulteriori correzioni di bug e miglioramenti. Nelle settimane a venire, uno degli obiettivi principali pianificati con Michael sarà continuare il rinnovamento della gestione dei volti; la pipeline multithread dedicata verrà completamente riscritta per aumentare le prestazioni e migliorare la manutenibilità riducendo i falsi positivi nell’algoritmo di clustering del riconoscimento facciale.
Questi miglioramenti saranno integrati in un nuovo motore di auto-tagging che apporterà gli stessi vantaggi alla gestione dei volti.
Come Ottenere DigiKam 8.5.0
digiKam 8.5.0 può essere scaricata da questo repository KDE nelle seguenti modalità:
- Tarball del codice sorgente.
- Bundle AppImage Linux a 64 bit compatibili con sistemi basati su glibc >= 2.31.
- Programmi di installazione o archivi bundle per Windows 10 (o versioni successive) a 64 bit.
- Pacchetti macOS Silicon e Intel.
Fonte: https://www.digikam.org/news/2024-11-16-8.5.0_release_announcement/
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