digiKam es un organizador de imágenes y editor de etiquetas gratuito y de código abierto escrito en C++ utilizando KDE Frameworks .
digiKam se ejecuta en la mayoría de los entornos de escritorio y administradores de ventanas conocidos, siempre que estén instaladas las bibliotecas necesarias. Admite todos los formatos de archivos de imagen principales , como JPEG y PNG, así como más de 200 formatos de imagen en bruto [4] y puede organizar colecciones de fotografías en álbumes basados en directorios o álbumes dinámicos por fecha, línea de tiempo o por etiquetas . Los usuarios también pueden agregar títulos y calificaciones a sus imágenes, buscar en ellas y guardar búsquedas para su uso posterior. Usando complementos , los usuarios pueden exportar álbumes a varios servicios en línea, incluidos (entre otros) 23hq, Facebook , Flickr , Gallery2 , archivos KML de Google Earth , Yandex.Fotki, MediaWiki , Rajce, SmugMug , Piwigo , Simpleviewer, Picasa Web Albums . También hay complementos disponibles para permitir la grabación de fotos en un CD y la creación de galerías web.
DigiKam ofrece funciones para organizar, previsualizar, descargar y/o borrar imágenes de cámaras digitales. También se pueden implementar autotransformaciones básicas 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 de color , filtros de imagen o efectos especiales. DigiKam era la única aplicación de gestión de fotos 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 interno de imágenes. [5] 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 sidecar . [6] También admite la 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 las miniaturas y las rutas de las imágenes en una base de datos [7] en formato PGF, [8] lo que permite obtener vistas generales rápidas. Hay varios backends de bases de datos para elegir, teniendo en cuenta consideraciones de escalabilidad y portabilidad. [9] Este archivo de base de datos es independiente de las bibliotecas de fotos, 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.
digiKam ha estado en desarrollo desde antes de 2006.
A partir de la versión 0.9, las características incluyen un localizador GPS [10] y sincronización, [11] soporte para carga de fotos de iPod, [12] un editor de metadatos avanzado, [13] mejor soporte para formatos de imagen en bruto (usando dcraw incluido en digiKam), administración completa del color, una mesa de luz, [14] herramienta de panorámica en el editor de imágenes y modo de vista previa, mejoras en la usabilidad y muchos complementos nuevos.
digiKam 2.0 se lanzó en julio de 2011 e incluía una serie de nuevas características, entre ellas:
En agosto de 2018 se publicó una versión beta de DigiKam 6.0. Las mejoras incluyen compatibilidad con archivos de vídeo utilizados como fotos, así como nuevas opciones de exportación y RAW. [15]
A partir de la versión 2.0, DigiKam ha introducido el reconocimiento facial , que permite identificar automáticamente las fotos de determinadas personas y etiquetarlas. El gestor de fotos de DigiKam fue el primer proyecto gratuito que incluyó una funcionalidad similar; anteriormente, el reconocimiento facial solo se implementaba en productos propietarios como Google Picasa , Photos de Apple 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 .
digiKam ha sido galardonado con el premio Readers' Choice Award de TUX 2005, 2008 y 2010 en la categoría de herramienta favorita de gestión de fotografías digitales. [17] [18] [19]
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