filters~edge-detect.master.el.po - en to el translation catalogue (85 entries)

en: Filters
el: Φίλτρα

en: Edge Detect
el: Εντοπισμός ορίων

en: Overview
el: Επισκόπηση

en: Applying example of the Sobel filter
el: Εφαρμογή παραδείγματος του φίλτρου Sobel

en: Original image
el: Αρχική εικόνα

en: Filter <quote>Sobel</quote> applied
el: Εφαρμογή φίλτρου <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.
el: Το φίλτρο Sobel ανιχνεύει οριζόντια και κάθετα όρια ξεχωριστά σε μια κλιμακωμένη εικόνα. Χρωματιστές εικόνες μετατρέπονται σε κλιμακωμένες εικόνες RGB. Όσο για το φίλτρο Λαπλάς, το αποτέλεσμα είναι μια διαφανής εικόνα με μαύρες γραμμές και μερικό υπόλοιπο χρωμάτων.

en: Activating the filter
el: Ενεργοποίηση του φίλτρου

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο μέσα από <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Options
el: Επιλογές

en: Sobel filter options
el: Επιλογές φίλτρου Sobel

en: Horizontal
el: Οριζόντια

en: Renders near horizontal edges.
el: Απόδοση κοντινών οριζόντιων ορίων.

en: Vertical
el: Κάθετο

en: Renders near vertical edges.
el: Απόδοση κοντινών κάθετων άκρων.

en: Keep sign
el: Διατήρηση πρόσημου

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.
el: Αυτή η επιλογή σας επιτρέπει να ορίσετε πώς θα δουλέψει το φίλτρο, εάν έχετε επιλέξει μια κατεύθυνση μόνο για χρήση: ένα επίπεδο ανάγλυφο με ανωμαλίες και κοιλώματα θα δημιουργηθεί.

en: Neon
el: Νέον

en: Applying example for the Neon filter
el: Εφαρμογή παραδείγματος για το φίλτρο νέου

en: Filter <quote>Neon</quote> applied
el: Εφαρμογή φίλτρου <quote>Νέον</quote>

en: This filter detects edges in the active layer or selection and gives them a bright neon effect.
el: Αυτό το φίλτρο ανιχνεύει άκρες στην ενεργή στρώση ή επιλογή και δίνει σ' αυτές ένα λαμπερό εφέ νέου.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Neon…</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο μέσα από <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Νέον…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Neon filter options
el: Επιλογές φίλτρου νέου

en: Radius
el: Ακτίνα

en: This option lets you determine how wide the detected edge will be.
el: Αυτή η επιλογή σας επιτρέπει να προσδιορίσετε το εύρος της ανιχνευθείσας ακμής.

en: Intensity
el: Ένταση

en: This option lets you determine how strong the filter effect will be.
el: Αυτή η επιλογή σας επιτρέπει να προσδιορίσετε τη δύναμη του εφέ φίλτρου.

en: Laplace
el: Λαπλάς

en: Applying example for the Laplace filter
el: Εφαρμογή παραδείγματος για το φίλτρο Λαπλάς

en: Filter <quote>Laplace</quote> applied
el: Εφαρμογή φίλτρου <quote>Λαπλάς</quote>

en: This filter detects edges in the image using Laplacian method, which produces thin, pixel wide borders.
el: Αυτό το φίλτρο ανιχνεύει όρια στην εικόνα χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Λαπλάς, που παράγει λεπτά, πλατιά περιγράμματα εικονοστοιχείου.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Laplace</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο μέσα από <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Λαπλάς</guimenuitem></menuchoice>.

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/edge-detect/gradient-calculation-fig.png'; md5=ee936b1851be85e0f27a792e9064c7b6
el: @@image: 'images/filters/edge-detect/gradient-calculation-fig.png'· md5=ee936b1851be85e0f27a792e9064c7b6

en: Introduction
el: Εισαγωγή

en: Edge-Detect
el: Εντοπισμός ορίων

en: Edge detect filters search for borders between different colors and so can detect contours of objects.
el: Τα φίλτρα εντοπισμού ορίων αναζητούν όρια μεταξύ διαφόρων χρωμάτων και έτσι μπορούν να ανιχνεύσουν περιγράμματα αντικειμένων.

en: They are used to make selections and for many artistic purposes.
el: Χρησιμοποιούνται για να κάνουν επιλογές και για πολλούς καλλιτεχνικούς σκοπούς.

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.
el: Οι περισσότερες τους βασίζονται σε μεθόδους υπολογισμού διαβάθμισης και δίνουν χοντρές γραμμές ορίων. Δείτε την εικόνα 1 που αναπαριστά διακυμάνσεις έντασης χρώματος. Στα αριστερά είναι μια αργή χρωματική διαβάθμιση που δεν είναι όριο. Στα δεξιά είναι μια γρήγορη διακύμανση που είναι άκρη. Τώρα, ας υπολογίσουμε τη διαβάθμιση, την ταχύτητα διακύμανσης, αυτής της ακμής, δηλαδή την πρώτη παράγωγο (σχήμα 2). Πρέπει να αποφασίσουμε ότι ένα όριο ανιχνεύεται όταν η διαβάθμιση είναι μεγαλύτερη από την τιμή κατωφλίου (το ακριβές περίγραμμα είναι στην κορυφή της καμπύλης, αλλά αυτή η κορυφή ποικίλει ανάλογα με το περίγραμμα). Στις περισσότερες περιπτώσεις, το κατώφλι είναι κάτω από την κορυφή και το περίγραμμα είναι χοντρό.

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.
el: Η ανίχνευση ακμών Λαπλάς χρησιμοποιεί τη δεύτερη παράγωγο (εικόνα 3). Η κορυφή της καμπύλης είναι τώρα στο μηδέν και σαφώς ταυτοποιημένη. Γι' αυτό το φίλτρο Λαπλάς αποδίδει ένα λεπτό όριο, πλάτους ενός εικονοστοιχείου. Αλλά αυτή η παράγωγος δίνει πολλά μηδενικά που αντιστοιχούν σε μικρές κυμάνσεις, με αποτέλεσμα λαθεμένες ακμές.

en: Some blurring before applying edge filters is often necessary: it flattens small ripples in signal and so prevents false edges.
el: Μερική θόλωση πριν την εφαρμογή φίλτρων ακμών είναι συχνά απαραίτητη: ισοπεδώνει μικρές διακυμάνσεις στο σήμα και έτσι προλαβαίνει λανθασμένα όρια.

en: Image Gradient
el: Διαβάθμιση εικόνας

en: Applying example for the Image Gradient filter
el: Εφαρμογή παραδείγματος για το φίλτρο διαβάθμισης εικόνας

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with default options.
el: Με εφαρμοσμένο το φίλτρο <quote>Διαβάθμιση εικόνας</quote> με προεπιλεγμένες επιλογές.

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with Direction option.
el: Με εφαρμοσμένο το φίλτρο <quote>Διαβάθμιση εικόνας</quote> με επιλογή κατεύθυνσης.

en: This filter detects edges in one or two gradient directions.
el: Αυτό το φίλτρο ανιχνεύει τα άκρα σε μία ή δύο κατευθύνσεις διαβάθμισης.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Image Gradient…</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο στο <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Διαβάθμιση εικόνας…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Image Gradient filter options
el: Επιλογές φίλτρου διαβάθμισης εικόνας

en: Output mode
el: Κατάσταση εξόδου

en: <guilabel>Magnitude</guilabel> is default: it combines both directions. <guilabel>Direction</guilabel>: only one direction is used. <guilabel>Both</guilabel> is like Magnitude.
el: Το <guilabel>Μέγεθος</guilabel> είναι προεπιλεγμένο: συνδυάζει και τις δύο κατευθύνσεις. <guilabel>Κατεύθυνση</guilabel>: χρησιμοποιείται μόνο μία κατεύθυνση. <guilabel>Και τα δύο</guilabel> είναι όπως το μέγεθος.

en: Output mode examples
el: Παραδείγματα κατάστασης εξόδου

en: Original image, with abrupt luminosity change
el: Αρχική εικόνα, με απότομη αλλαγή φωτεινότητας (luminosity)

en: Option Magnitude is selected
el: Επιλέχτηκε το μέγεθος

en: Option Direction is selected. In result, black is no edge detected, white is edge detected.
el: Επιλέχτηκε η κατεύθυνση. Ως αποτέλεσμα, το μαύρο δεν ανιχνεύεται στα άκρα, το λευκό ανιχνεύεται στα άκρα.

en: Edge
el: Όριο

en: Gradient
el: Διαβάθμιση

en: Prewitt compass
el: Πυξίδα Prewitt

en: Differential
el: Διαφορικός

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Edge…</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο μέσα από <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Άκρη…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Edge filter options
el: Επιλογές φίλτρου άκρης

en: Algorithm
el: Αλγόριθμος

en: Edge detector offers several detection methods:
el: Ο ανιχνευτής άκρων προσφέρει πολλές μεθόδους ανίχνευσης:

en: Here, this method has no options and so is less interesting than the specific Sobel.
el: Εδώ, αυτή η μέθοδος δεν έχει επιλογές και έτσι είναι λιγότερο ενδιαφέρουσα από την ειδική Sobel.

en: After applying the filter (Sobel option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (επιλογή Sobel)

en: Result doesn't look different from Sobel.
el: Το αποτέλεσμα δεν δείχνει διαφορετικό από Sobel.

en: After applying the filter (Prewitt compass option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (επιλογή πυξίδας Prewitt)

en: Edges are thinner, less contrasted and more blurred than Sobel.
el: Οι άκρες είναι πιο λεπτές, με λιγότερη αντίθεση και πιο θολές από Sobel.

en: After applying the filter (Gradient option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (επιλογή διαβάθμισης)

en: No evident difference from Sobel.
el: Καμία εμφανής διαφορά από Sobel.

en: After applying the filter (Roberts option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (επιλογή Roberts)

en: Edges less bright.
el: Οι άκρες είναι λιγότερο φωτεινές.

en: After applying the filter (Differential option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (διαφορική επιλογή )

en: Less interesting than the specific one.
el: Λιγότερο ενδιαφέρουσα από την ειδική.

en: After applying the filter (Laplace option)
el: Μετά την εφαρμογή του φίλτρου (επιλογή Λαπλάς)

en: Amount
el: Ποσότητα

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.
el: Μια χαμηλή τιμή καταλήγει σε μαύρη, με υψηλή αντίθεση εικόνα με λεπτές ακμές. Μια υψηλή τιμή καταλήγει σε χοντρές ακμές με χαμηλή αντίθεση και πολλά χρώματα στις σκοτεινές περιοχές.

en: Border behavior
el: Συμπεριφορά περιγράμματος

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.
el: Όπου ο ανιχνευτής άκρων παίρνει παρακείμενα εικονοστοιχεία για τους υπολογισμούς του, όταν δουλεύει στα όρια της εικόνας. Αυτή η επιλογή θα έχει αποτέλεσμα μόνο στα όρια του αποτελέσματος (εάν έχει). <guilabel>Περιορισμός</guilabel> είναι η προεπιλογή και η άριστη επιλογή.

en: Difference of Gaussians
el: Διαφορά Γκάους

en: Applying example for the <quote>Difference of Gaussians</quote> filter
el: Εφαρμογή παραδείγματος για το φίλτρο <quote>διαφορά Γκάους</quote>

en: Filter <quote>Difference of Gaussians</quote> applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.
el: Με εφαρμοσμένο το φίλτρο <quote>Διαφορά Γκάους</quote> με ακτίνα 1 = 1,000 και ακτίνα 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.
el: Αυτό το φίλτρο κάνει εντοπισμό άκρων χρησιμοποιώντας το αλγόριθμο που λέγεται <quote>διαφορά Γκάους</quote>, που δουλεύει εκτελώντας δύο διαφορετικές θολώσεις Γκάους στην εικόνα, με διαφορετική ακτίνα θόλωσης για κάθε μια και αφαιρώντας τες για δώσουν το αποτέλεσμα. Αυτός ο αλγόριθμος χρησιμοποιείται πλατιά στην τεχνητή όραση (ίσως στη βιολογική όραση επίσης!) και είναι αρκετά γρήγορος επειδή υπάρχουν πολλές αποτελεσματικές μέθοδοι για να γίνουν θολώσεις Γκάους. Οι πιο σημαντικές παράμετροι είναι οι ακτίνες θόλωσης για τις δύο θολώσεις Γκάους. Είναι προφανώς πιο εύκολο να τις ορίσετε χρησιμοποιώντας την προεπισκόπηση, αλλά μπορεί να βοηθήσει ότι αυξάνοντας τη μικρότερη ακτίνα τείνει να δώσει πιο χοντρές ακμές και μείωση της μεγαλύτερης ακτίνας τείνει να αυξήσει το <quote>κατώφλι</quote> για αναγνώριση μιας ακμής. Στις περισσότερες περιπτώσεις θα πάρετε καλύτερα αποτελέσματα εάν η ακτίνα 2 είναι πιο μικρή από την ακτίνα 1, αλλά τίποτα δεν σας εμποδίζει να τις αντιστρέψετε και σε περιπτώσεις όπου έχετε ένα σχήμα φωτός σε σκοτεινό υπόβαθρο, η αντιστροφή τους ίσως βελτιώσει το αποτέλεσμα.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Difference of Gaussians…</guimenuitem></menuchoice>.
el: Μπορείτε να βρείτε αυτό το φίλτρο μέσα από <menuchoice><guimenu>Φίλτρα</guimenu><guisubmenu>Εντοπισμός ορίων</guisubmenu><guimenuitem>Διαφορά Γκάους…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Gaussian Difference filter options
el: Επιλογές φίλτρου διαφοράς Γκάους

en: Radius 1, Radius 2
el: Ακτίνα 1, ακτίνα 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.
el: <guilabel>Ακτίνα 1</guilabel> και <guilabel>ακτίνα 2</guilabel> είναι οι ακτίνες θόλωσης για τις δύο θολώσεις Γκάους. Εάν θέλετε να παράξετε κάτι που μοιάζει με σκίτσο, στις περισσότερες περιπτώσεις ορίζοντας <quote>Ακτίνα&nbsp;2</quote> μικρότερο από <quote>Ακτίνα&nbsp;1</quote> θα δώσει καλύτερα αποτελέσματα.
