GIMP 2.8 - en to nn translation catalogue (68 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
nn: Bildefil

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/edge-taj-sobel.jpg'; md5=4d18dafa3f3e6d248e754068f817410e
nn: Bildefil

en: Sobel
nn: Sobelrelieff

en: Filters
nn: Filter

en: Edge Detect
nn: Kantfinning

en: Overview
nn: Oversyn

en: Applying example of the Sobel filter
nn: Eksempel på bruk av filteret

en: Original image
nn: Originalbiletet

en: Filter <quote>Sobel</quote> applied
nn: Eksempel på bruk av filteret «Sobelrelieff»

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.
nn: Dette filteret lager eit relieffliknande bilete ved å teikne dei horisontale og vertikale kantane kvar for seg. Fargebilete blir omforma til RGB-bilete, dersom dei ikkje er det frå før. Som med Laplace-filteret, blir resultatet eit bilete med tynne strekar og noen fargerestar her og der.

en: Activating the filter
nn: Aktivering

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.
nn: Du har tilgang til dette filteret frå biletmenyen via <menuchoice><guimenu>Filter</guimenu><guisubmenu>Finn kantar</guisubmenu><guimenuitem>Sobelrelieff</guimenuitem></menuchoice>.

en: Options
nn: Innstillingar

en: Sobel filter options
nn: Innstillingane for filteret «Sobelrelieff»

en: Renders near horizontal edges.
nn: Teiknar kantane som er nær vassrette.

en: Renders near vertical edges.
nn: Teiknar kantane som er nær loddrette.

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.
nn: Denne innstillinga gir deg høve til å bestemma korleis filteret skal arbeide dersom du har vald bare ei retning. Resultatet er eit flatt relieff med humpar og holer.

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/edge-taj-neon.jpg'; md5=d5d4503a0de0b7bf2b70d4d396274e31
nn: Bildefil

en: Applying example for the Neon filter
nn: Eksempel på bruk av filteret

en: Filter <quote>Neon</quote> applied
nn: Eksempel på bruk av filteret «Neon»

en: This filter detects edges in the active layer or selection and gives them a bright neon effect.
nn: Filteret finn kantar i det aktive laget eller det aktive utvalet og gir desse kantane ein lys neoneffekt.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Neon…</guimenuitem></menuchoice>.
nn: Du har tilgang til dette filteret frå biletmenyen via <menuchoice><guimenu>Filter</guimenu><guisubmenu>Finn kantar</guisubmenu><guimenuitem>Neon</guimenuitem></menuchoice>

en: Neon filter options
nn: Innstillingane for filteret «Neon»

en: This option lets you determine how wide the detected edge will be.
nn: Denne bestemmer kor breie konturane skal vere.

en: This option lets you determine how strong the filter effect will be.
nn: Denne styrer, på ein relativ skala frå 0,00 til 1,00, kor sterk filtereffekten skal vere. Dess høgare tal dess sterkare effekt.

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/edge-taj-laplace.jpg'; md5=660967cbf403696ecf6ecf5566e3f70b
nn: Bildefil

en: Applying example for the Laplace filter
nn: Eksempel på bruk av filteret

en: Filter <quote>Laplace</quote> applied
nn: Eksempel på bruk av filteret «Laplace»

en: This filter detects edges in the image using Laplacian method, which produces thin, pixel wide borders.
nn: Dette filteret markerer alle skarpe overgangar i biletet ved å omforme dei til tynne linjer ved hjelp av ein såkalla Laplace-algoritme.

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
nn: Bildefil

en: Introduction
nn: Innleiing

en: Edge-Detect
nn: Kantfinning

en: Edge detect filters search for borders between different colors and so can detect contours of objects.
nn: Dette er ei gruppe filter som finn grensene mellom ulike fargeovergangar og bruker desse kantane for å markere konturane (omrisset) av ulike objekt.

en: They are used to make selections and for many artistic purposes.
nn: Filtra blir gjerne brukte for å lage utval, men også for ulike kunstnariske føremål.

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.
nn: Dei fleste av desse filtra analyserer fargeskilnadane i biletet og gir til dels nokså tykke kantlinjer. Sjå på fig. 1, som viser variasjonar i fargeintensitet. Til venstre i figuren forandrar fargen seg lite, og dermed kan ein ikkje finne noen kant her. På høgre sida er variasjonane såpass kraftige at vi har funne ein kant. Vi kan rekne ut fargevariasjonane for dette område. Figur 2 viser den første avleiinga av desse utrekningane. Vi har her bestemt at det finst ein kant når fargevariasjonane er større enn ein sett terskelverdi. Den nøyaktige kanten er ved toppen av kurven, men denne toppen varierer i høve til grensene. Som oftast er terskelverdien noe lågare enn denne toppen, og resultatet blir difor meir eller mindre breie kantar.

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.
nn: Kantfinning med Laplace-metoden bruker den andre avleiinga, figur 3. Toppen av kurva er her null, og såleis klart definert. Dette er forklaringa på at Laplace-filtra teiknar tynne kantar, bare ein piksel tykke. Ulempen er at det blir mange slike nullar som tilsvarar små variasjonar, og dermed også «falske» kantar.

en: Some blurring before applying edge filters is often necessary: it flattens small ripples in signal and so prevents false edges.
nn: Som oftast vil det hjelpe med litegrann sløring før bruk av desse filtra. Sløringa flater ut småkrusingane og reduserer mengda av falske kantar.

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/edge-taj-edge-sobel.jpg'; md5=49c820d5146c7c0ae289e92e606f2d5d
nn: Bildefil

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/edge-taj-edge-prewitt.jpg'; md5=ed5fb42c973d66dcb8e80bfcae265f92
nn: Bildefil

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/edge-taj-edge-gradient.jpg'; md5=06b2b82013f2617d748559ba7c314276
nn: Bildefil

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/edge-taj-edge-roberts.jpg'; md5=aaadede924def8aa6183c63b26929d2b
nn: Bildefil

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/edge-taj-edge-differential.jpg'; md5=7e233288e2c0f378ba813a01d234f709
nn: Bildefil

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/edge-taj-edge-laplace.jpg'; md5=d1f94b3d27ce75483a0a081352be5d10
nn: Bildefil

en: Edge
nn: Kantar

en: Gradient
nn: Fargeovergang

en: Differential
nn: Differensiell

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Edge…</guimenuitem></menuchoice>.
nn: Du har tilgang dette til filteret frå biletmenyen via <menuchoice><guimenu>Filter</guimenu><guisubmenu>Finn kantar</guisubmenu><guimenuitem>Kantar</guimenuitem></menuchoice>

en: Edge filter options
nn: Innstillingane for filteret «kantar»

en: Algorithm
nn: Algoritmer

en: Edge detector offers several detection methods:
nn: Filteret kan bruke fleire ulike metodar for å oppdage kantar i biletet:

en: After applying the filter (Sobel option)
nn: Filteret brukt. Algoritme: Sobel

en: Result doesn't look different from Sobel.
nn: Resultatet er svært likt det du får med bruk av sobelrelieff.

en: After applying the filter (Prewitt compass option)
nn: Filteret brukt. Algoritme: Prewitt compass

en: Edges are thinner, less contrasted and more blurred than Sobel.
nn: Kantane er smalare, med mindre kontrast og meir sløra enn ved bruk av sobelrelieff.

en: After applying the filter (Gradient option)
nn: Filteret brukt. Algoritme: Gradient

en: No evident difference from Sobel.
nn: Ingen synleg skilnad frå sobelrelieff.

en: After applying the filter (Roberts option)
nn: Filteret brukt. Algoritme: Roberts

en: Edges less bright.
nn: Ikkje fullt så lyse kantar.

en: After applying the filter (Differential option)
nn: Filteret brukt. Algoritme:Differential

en: Less interesting than the specific one.
nn: Mindre interessant enn det spesifiserte.

en: After applying the filter (Laplace option)
nn: Filteret brukt. Algoritme:  Laplace

en: Amount
nn: Mengde

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.
nn: Denne glidebrytaren har ei skala frå 1 til 10. Eit lågt tal resulterer i eit svart bilete med høg kontrast og tynne strekar. Ein høg verdi resulterer i breie kantar med låg kontrast og mange fargar i mørke område.

en: Difference of Gaussians
nn: DoG kantfinning

en: Applying example for the <quote>Difference of Gaussians</quote> filter
nn: Eksempel på bruk av filteret

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.
nn: Filteret blei tatt i bruk frå og med <acronym>GIMP</acronym> 2.2. Det finn kantane ved å køyre to gaussiske sløringar med litt ulike sløringsradiusar og deretter subtrahere resultata. Namnet «DoG-filter» er etter det engelske namnet på filteret: <foreignphrase>Difference of Gaussians</foreignphrase>. Algoritmane bak dette filteret blir mykje brukt innan forsking på kunstig syn, og kanskje også for biologisk syn i og med at dei arbeider svært raskt men likevel sikkert. Dei viktigaste innstillingane er sløringsradius for dei to køyringane. Desse er det lettast å setje ved å sjå på førehandsvisinga. Eit lite tips på vegen likevel: auke i den minste radiusen vil som oftast gi tykkare kant, medan redusering av den største radiusen har ein tendens til å auke terskelen for at noe skal bli oppfatta som ein kant. Som oftast vil du få det beste resultatet når radius 2 er mindre enn radius 1. Unntaket kan vere når du har lyse figurar på mørk bakgrunn.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Difference of Gaussians…</guimenuitem></menuchoice>.
nn: Du har tilgang til dette filteret frå biletmenyen via <menuchoice><guimenu>Filter</guimenu><guisubmenu>Finn kantar</guisubmenu><guimenuitem>DoG kantfinning</guimenuitem></menuchoice>

en: Gaussian Difference filter options
nn: Innstillingane for filteret «DoG kantfinning»
