GIMP-Help 2.6.1 - en to cs translation catalogue (31 entries)

en: Generic
cs: obecné

en: Generic filters are a catch-all for filters which can't be placed elsewhere. You can find:
cs: K DOPSÁNÍ

en: Erode
cs: Erodovat

en: This filter widens and enhances dark areas of the active layer or selection.
cs: Tento filtr rozšiřuje a zvýrazňuje tmavé části aktivní vrstvy nebo výběru.

en: In this image, the studied pixel has a red border and the studied matrix has a green border. I hope you have understood how to go on with the process and get a 3x3 pixel block: when the <quote>I</quote> pixel is inside the green border, the studied pixel turns to black.
cs: Na tomto schémátku je studovaný pixel vyznačen červeným okrajem a studovaná matrix zeleným okrajem. Doufáme, že jste pochopil, jak dosáhnout bloku tmavých pixelů o velikosti 3×3: pokud je pixel označený jako „I“ v zeleně ohraničené oblasti, studovaný červeně označený pixel zčerná.

en: The filter was applied 3 times.
cs: Filtr byl aplikován třikrát.

en: On more complex images, dark areas are widened and enhanced the same, and somewhat pixellated. Here, the filter was applied 3 times:
cs: Na složitějších obrázcích se tmavé oblasti rozšíří a zvýrazní a obrázek získá poněkud pixelizovaný vzhled. Zde byl filtr aplikován třikrát:

en: Of course, if background is darker than foreground, it will cover the whole image.
cs: Samozřejmě, pokud je pozadí tmavší než popředí, pokryje celý obrázek.

en: Examples
cs: Příklady

en: Dilate
cs: Dilatovat

en: This filter widens and enhances bright areas of the active layer or selection.
cs: Tento filtr rozšiřuje a zvýrazňuje světlé oblasti aktivní vrstvy nebo výběru.

en: On complex images, bright areas are widened and enhanced the same, and somewhat pixellated.
cs: V případě složitějších obrázků se světlé oblasti rozšíří a zvýrazní a obrázek dostane poněkud pixelizovaný vzhled.

en: Dilate neon effect
cs: Dilatování neónového efektu

en: Convolution Matrix
cs: Konvoluční matice

en: Here is a mathematician's domain. Most of filters are using convolution matrix. With the Convolution Matrix filter, if the fancy takes you, you can build a custom filter.
cs: Tento filtr je rájem matematiků. Mnoho filtrů interně používá konvoluční matici. S filtrem Konvoluční matice si ale můžete vytvořit filtr vlastní.

en: What is a convolution matrix? It's possible to get a rough idea of it without using mathematical tools that only a few ones know. Convolution is the treatment of a matrix by another one which is called <quote>kernel</quote>.
cs: Co je konvoluční matice? Konvoluce je operace s maticí pomocí jiné matice zvané „jádro“. Jako první matice se používá obrázek určený k úpravě. Obrázek je vlastně dvojrozměrná pravoúhlá souřadnicová síť pixelů. Použité jádro závisí na požadovaném efektu.

en: The Convolution Matrix filter uses a first matrix which is the Image to be treated. The image is a bi-dimensional collection of pixels in rectangular coordinates. The used kernel depends on the effect you want.
cs: GIMP používá matice 5×5 nebo 3×3. Zde budeme uvažovat pouze o maticích 3×3, jsou nejpoužívanější a obvykle dostačující pro všechny požadované efekty. Pokud jsou všechny krajní hodnoty jádra nastaveny na nulu, bude systém považovat jádro za matici typu 3×3.

en: GIMP uses 5x5 or 3x3 matrices. We will consider only 3x3 matrices, they are the most used and they are enough for all effects you want. If all border values of a kernel are set to zero, then system will consider it as a 3x3 matrix.
cs: Filtr postupně zpracovává všechny pixely obrázku. Pro každý z nich vynásobí hodnotu aktuálního pixelu a jeho osmi sousedních pixelů odpovídajícími hodnotami jádra. Výsledné hodnoty pak sečte a výsledek je pak hodnotou přiřazenou aktuálnímu pixelu.

en: The filter studies successively every pixel of the image. For each of them, which we will call the <quote>initial pixel</quote>, it multiplies the value of this pixel and values of the 8 surrounding pixels by the kernel corresponding value. Then it adds the results, and the initial pixel is set to this final result value.
cs: Jednoduchý příklad:

en: A simple example:
cs: Vlevo je matice obrázku: každý pixel je popsán svou hodnotou. Aktuální pixel je vyznačen červeně. Oblast, se kterou jádro pracuje, je označena zeleně. Uprostřed obrázku je jádro a vpravo je výsledek konvoluce.

en: On the left is the image matrix: each pixel is marked with its value. The initial pixel has a red border. The kernel action area has a green border. In the middle is the kernel and, on the right is the convolution result.
cs: Stalo se následující: filtr postupně zleva doprava a shora dolů načte všechny pixely z oblasti, se kterou jádro pracuje. Hodnotu každého takového pixelu vynásobí příslušnou hodnotou jádra a výsledky sečte: (100*0)+(50*1)+(50*0)*(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0)+(100*0) = 50. Aktuální pixel tak získá hodnotu 50. Filtr nepracuje přímo s obrázkem, ale s jeho kopií. Výsledkem tohoto filtru bude proto posun o pixelů o jeden pixel dolů.

en: Matrix
cs: Matice

en: This is the 5x5 kernel matrix: you enter wanted values directly into boxes.
cs: Jaderná matice 5×5: hodnoty zapisujte přímo do jednotlivých polí.

en: If this option is checked, The Divisor takes the result value of convolution. If this result is equal to zero (it's not possible to divide by zero), then a 128 offset is applied. If it is negative (a negative color is not possible), a 255 offset is applied (inverts result).
cs: Pokud je tato volba aktivní, je dělitel výsledkem konvoluce. Pokud je tento výsledek nulový (nulou nelze dělit), je použit posun o velikosti 128. Pokud je záporný (záporná barva není možná), je použit posun o velikosti 255 (invertuje výsledek).

en: If this option is not checked, the filter doesn't take in account transparency and this may be cause of some artefacts when blurring.
cs: Pokud není tato volba zvolena, nebere filtr v úvahu průhlednost, což může vést k artefaktům při rozmazávání.

en: Border
cs: Obvod

en: When the initial pixel is on a border, a part of kernel is out of image. You have to decide what filter must do:
cs: Když je aktuální pixel na okraji, je část jádra mimo obrázek. Je třeba se rozhodnout, co má v takovém případě filtr dělat:

en: Design of kernels is based on high levels mathematics. You can find ready-made kernels on the Web. Here are a few examples:
cs: Návrh jader je založen na složité matematice. Hotová jádra ale můžete nalézt na webu. Zde je několik příkladů:

en: Edge enhance
cs: Vylepšení hran

en: Edge detect
cs: Detekce hran

en: Emboss
cs: Reliéf
