GIMP-Help 2.8.0 - en to ca translation catalogue (83 entries)

note: When image changes, this message will be marked fuzzy or untranslated for you. It doesn't matter what you translate it to: it's not used at all.
en: @@image: 'images/filters/examples/taj_orig.jpg'; md5=6abae556aaff78a2bc9082a46a171da8
ca: @@image: ‘images/filters/examples/taj_orig.jpg’; md5=6abae556aaff78a2bc9082a46a171da8

en: Filters
ca: Filtres

en: Edge Detect
ca: Detecció de vores

en: Overview
ca: Panoràmica

en: Applying example of the Sobel filter
ca: Exemple d'aplicació del filtre Sobel

en: Original image
ca: Imatge original

en: Filter <quote>Sobel</quote> applied
ca: Aplicació del filtre <quote>Sobel</quote>

en: Sobel's filter detects horizontal and vertical edges separately on a scaled image. Color images are turned into RGB scaled images. As with the Laplace filter, the result is a transparent image with black lines and some rest of colors.
ca: El filtre Sobel detecta per separat vores horitzontals i verticals en una imatge a escala de grisos. Les imatges en color es converteixen a escala de grisos. Com amb el filtre Laplace, el resultat és una imatge transparent amb línies més negres i algunes restes de color.

en: Activating the filter
ca: Activació del filtre

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Es pot accedir al filtre a través de <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Options
ca: Opcions

en: Sobel filter options
ca: Opcions del filtre Sobel

en: Horizontal
ca: Horitzontal

en: Renders near horizontal edges.
ca: Fa vores gairebé horitzontals.

en: Renders near vertical edges.
ca: Fa vores gairebé verticals.

en: Keep sign
ca: Manté el signe

en: This option allows you to set how the filter will work if you have selected one direction for use only: a flat relief with bumps and hollows will be created.
ca: Aquesta opció permet definir com funciona el filtre si només s'ha triat una adreça d'ús: es crearà una imatge a escala de grisos i amb relleu.

en: Neon
ca: Neó

en: Applying example for the Neon filter
ca: Exemple del filtre Neon

en: Filter <quote>Neon</quote> applied
ca: Aplicació del filtre <quote>Neó</quote>

en: This filter detects edges in the active layer or selection and gives them a bright neon effect.
ca: Aquest filtre detecta les vores de la capa activa o selecció i crea un efecte de neó brillant.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Neon…</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Podeu trobar aquest filtre a <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Neó...</guimenuitem></menuchoice>.

en: Neon filter options
ca: Opcions del filtre Neó

en: Radius
ca: Radi

en: This option lets you determine how wide the detected edge will be.
ca: Aquesta opció permet determinar l'amplada que tindran les vores detectades.

en: Intensity
ca: Intensitat

en: This option lets you determine how strong the filter effect will be.
ca: Aquesta opció permet determinar la força d'acció del filtre.

en: Applying example for the Laplace filter
ca: Exemple d'aplicació del filtre Laplace

en: Filter <quote>Laplace</quote> applied
ca: Aplicació del filtre <quote>Laplace</quote>

en: This filter detects edges in the image using Laplacian method, which produces thin, pixel wide borders.
ca: Aquest filtre detecta les vores de la imatge utilitzant el mètode de Laplace, i produeix una imatge amb les vores marcades amb una línia prima.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Laplace</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Podeu trobar aquest filtre a <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Laplace</guimenuitem></menuchoice>.

en: Introduction
ca: Introducció

en: Edge-Detect
ca: Detecció de vores

en: Edge detect filters search for borders between different colors and so can detect contours of objects.
ca: Els filtres de detecció de vores busquen vores entre diferents colors i així poden detectar els contorns dels objectes.

en: They are used to make selections and for many artistic purposes.
ca: S'utilitzen per a fer seleccions i per molts propòsits artístics.

en: Most of them are based on gradient calculation methods and give thick border lines. Look at fig.1 which represents color intensity variations. On the left is a slow color gradient which is not a border. On the right is a quick variation which is an edge. Now, let us calculate the gradient, the variation speed, of this edge, i.e. the first derivative (fig.2). We have to decide that a border is detected when gradient is more than a threshold value (the exact border is at top of the curve, but this top varies according to borders). In most cases, threshold is under top and border is thick.
ca: La majoria d'ells es basen en mètodes de càlcul de degradat i fan vores gruixudes. Considereu la Figura 1, que representa les variacions d'intensitat del color. A l'esquerra hi ha un degradat de color lent que no és una vora. A la dreta hi ha un canvi abrupte que és una vora. Ara calculem el degradat, la velocitat de variació de la vora és la primera derivada (fig.2). Cal decidir que un contorn es detecta quan el degradat supera un determinat llindar (la vora es troba exactament al cim de la corba, però això varia segons les vores); en la majoria dels casos, el llindar està per sota el cim i la vora és gruixuda.

en: The Laplacian edge detection uses the second derivative (fig.3). The top of the curve is now at zero and clearly identified. That's why Laplace filter renders a thin border, only a pixel wide. But this derivative gives several zeros corresponding to small ripples, resulting in false edges.
ca: El filtre de Laplace utilitza la segona derivada (fig.3). El cim de la corba és ara un zero i clarament identificat. És per això que aquest filtre fa una vora fina d'un píxel. Però aquest derivat fa diversos zeros corresponents a petites ondulacions, creant falses vores.

en: Some blurring before applying edge filters is often necessary: it flattens small ripples in signal and so prevents false edges.
ca: Una mica de difuminat abans d'aplicar un filtre de detecció de vores és sovint necessari per a evitar falses vores.

en: Image Gradient
ca: Degradat d'imatge

en: Applying example for the Image Gradient filter
ca: Exemple del filtre Degradat d'imatge

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with default options.
ca: Aplicació del filtre <quote>Degradat d'imatge</quote>.

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with Direction option.
ca: Aplicació del filtre <quote>Degradat d'imatge</quote> amb l'opció Direcció.

en: This filter detects edges in one or two gradient directions.
ca: Aquest filtre detecta les vores en una o dues direccions del degradat.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Image Gradient…</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Podeu trobar aquest filtre a <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Degradat d'imatge...</guimenuitem></menuchoice>.

en: Image Gradient filter options
ca: Opcions del filtre Degradat d'imatge

en: Output mode
ca: Mode de sortida

en: <guilabel>Magnitude</guilabel> is default: it combines both directions. <guilabel>Direction</guilabel>: only one direction is used. <guilabel>Both</guilabel> is like Magnitude.
ca: La <guilabel>Magnitud</guilabel> hi és per defecte: combina ambdues direccions. <guilabel>Direcció</guilabel>: només s'utilitza una direcció. <guilabel>Ambdues</guilabel> és com la Magnitud.

en: Output mode examples
ca: Exemples del mode de sortida

en: Original image, with abrupt luminosity change
ca: Imatge original, amb un canvi brusc de lluminositat

en: Option Magnitude is selected
ca: S'ha seleccionat l'opció Magnitud

en: Option Direction is selected. In result, black is no edge detected, white is edge detected.
ca: S'ha seleccionat l’opció Direcció. Com a resultat, en el negre no s'hi detecta la vora, en el blanc s'hi detecta la vora.

en: Edge
ca: Vora

en: Gradient
ca: Degradat

en: Prewitt compass
ca: Brúixola Prewitt

en: Differential
ca: Diferencial

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Edge…</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Podeu trobar aquest filtre a <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Vora...</guimenuitem></menuchoice>.

en: Edge filter options
ca: Opcions del filtre Vora

en: Algorithm
ca: Algorisme

en: Edge detector offers several detection methods:
ca: Detecció de vores ofereix diversos mètodes:

en: Here, this method has no options and so is less interesting than the specific Sobel.
ca: Aquest mètode que no té opcions és menys interessant que l'específic Sobel.

en: After applying the filter (Sobel option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció Sobel)

en: Result doesn't look different from Sobel.
ca: El resultat no sembla diferent del Sobel.

en: After applying the filter (Prewitt compass option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció brúixola Prewitt)

en: Edges are thinner, less contrasted and more blurred than Sobel.
ca: Les vores són més primes, menys contrastades i més difuminades que el Sobel.

en: After applying the filter (Gradient option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció degradat)

en: No evident difference from Sobel.
ca: No hi ha diferències evidents amb el Sobel.

en: After applying the filter (Roberts option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció Roberts)

en: Edges less bright.
ca: Vores menys clares.

en: After applying the filter (Differential option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció Diferencial)

en: Less interesting than the specific one.
ca: Menys interessant que el filtre específic.

en: After applying the filter (Laplace option)
ca: Després d'aplicar el filtre (opció Laplace)

en: Amount
ca: Quantitat

en: A low value results in black, high-contrasted image with thin edges. A high value results in thick edges with low contrast and many colors in dark areas.
ca: Un valor baix produeix una imatge negra molt contrastada amb vores fines. Un valor alt produeix vores gruixudes amb un contrast baix i molts colors en àrees fosques.

en: Border behavior
ca: Comportament de les vores

en: Where the edge detector will get adjoining pixels for its calculations when it is working on the image boundaries. This option will only have an effect on the boundaries of the result (if any). <guilabel>Clamp</guilabel> is the default and the best choice.
ca: Quan el detector de vores obté píxels adjacents per als seus càlculs quan està treballant en els límits de la imatge. Aquesta opció només tindrà un efecte sobre els límits del resultat (si n’hi ha). <guilabel>Abraçadora</guilabel> és el valor per defecte i la millor opció.

en: Difference of Gaussians
ca: Diferència gaussiana

en: Applying example for the <quote>Difference of Gaussians</quote> filter
ca: Exemple d'aplicació del filtre <quote>Diferència gaussiana</quote>

en: Filter <quote>Difference of Gaussians</quote> applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.
ca: Aplicació del filtre <quote>Diferència gaussiana</quote> aplicat amb radi 1 = 1,000 i radi 2 = 0,100.

en: This filter does edge detection using the so-called <quote>Difference of Gaussians</quote> algorithm, which works by performing two different Gaussian blurs on the image, with a different blurring radius for each, and subtracting them to yield the result. This algorithm is very widely used in artificial vision (maybe in biological vision as well!), and is pretty fast because there are very efficient methods for doing Gaussian blurs. The most important parameters are the blurring radii for the two Gaussian blurs. It is probably easiest to set them using the preview, but it may help to know that increasing the smaller radius tends to give thicker-appearing edges, and decreasing the larger radius tends to increase the <quote>threshold</quote> for recognizing something as an edge. In most cases you will get nicer results if Radius 2 is smaller than Radius 1, but nothing prevents you from reversing them, and in situations where you have a light figure on the dark background, reversing them may actually improve the result.
ca: Aquest filtre fa la detecció de vores utilitzant un algorisme anomenat <quote>Diferència gaussiana</quote>, que funciona mitjançant la realització de dos difuminats gaussians en la imatge, cada un amb un radi diferent, i sostraient la diferència. Aquest algorisme s'utilitza particularment en visió artificial i és molt ràpid perquè hi ha mètodes molt eficaços per a fer difuminats gaussians. El paràmetre més important són els radis de difuminat pels dos difuminats gaussians. Sens dubte, és més fàcil de configurar utilitzant la previsualització; pot ajudar a saber que l'augment del radi més petit produeix unes vores d'aparença gruixuda, i la disminució del radi més gran fa augmentar el <quote>llindar</quote> per a reconèixer vores. En la majoria dels casos s'obtenen resultats satisfactoris si el segon radi és més petit que el primer, però res no impedeix invertir-los; i en situacions en què hi ha una figura clara amb un fons negre, invertint-los podria millorar-ne el resultat.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Difference of Gaussians…</guimenuitem></menuchoice>.
ca: Podeu trobar el filtre a <menuchoice><guimenu>Filtres</guimenu><guisubmenu>Detecció de vores</guisubmenu><guimenuitem>Diferència gaussiana...</guimenuitem></menuchoice>.

en: Gaussian Difference filter options
ca: Opcions del filtre diferència gaussiana

en: Radius 1, Radius 2
ca: Radi 1, Radi 2

en: <guilabel>Radius 1</guilabel> and <guilabel>Radius 2</guilabel> are the blurring radii for the two Gaussian blurs. If you want to produce something that looks like a sketch, in most cases setting <quote>Radius&nbsp;2</quote> smaller than <quote>Radius&nbsp;1</quote> will give better results.
ca: El <guilabel>Radi 1</guilabel> i el <guilabel>Radi 2</guilabel> són els radis de difuminat pels dos difuminats gaussians. Si voleu produir alguna cosa semblant a un esbós, en la majoria dels casos cal ajustar <quote>Radius&nbsp;2</quote> menor que <quote>Radius&nbsp;1</quote> i donarà un millor resultat.
