en to ro translation catalogue (80 entries)

en: Filters
ro: Filtre

en: Edge Detect
ro: Detectare de margine

en: Overview
ro: Prezentare generală

en: Applying example of the Sobel filter
ro: Exemplu de aplicare pentru filtrul Sobel

en: Original image
ro: Imagine originală

en: Filter <quote>Sobel</quote> applied
ro: Filtru <quote>Sobel</quote> aplicat

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.
ro: Filtrul Sobel detectează margini orizontale și verticale separat pe o imagine scalată. Imaginile color sunt transformate în imagini scalate RGB. Ca și în cazul filtrului Laplace, rezultatul este o imagine transparentă cu linii negre și unele resturi de culori.

en: Activating the filter
ro: Activarea filtrului

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.
ro: Puteţi găsi acest filtru prin <menuchoice> <guimenu>Filtre</guimenu> <guisubmenu>Detectare de margine</guisubmenu> <guimenuitem>Sobel...</guimenuitem> </menuchoice>.

en: Options
ro: Opțiuni

en: Sobel filter options
ro: Opțiuni filtru Sobel

en: Horizontal
ro: Orizontal

en: Renders near horizontal edges.
ro: Produce în apropierea marginilor orizontale.

en: Renders near vertical edges.
ro: Produce în apropierea marginilor verticale.

en: Keep sign
ro: Păstrează semnul

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.
ro: Această opțiune vă permite să setați modul în care filtrul va funcționa dacă ați selectat o singură direcție pentru utilizare: se va crea o reliefare lentă cu umflături și goluri.

en: Applying example for the Neon filter
ro: Exemplu de aplicare a filtrului Neon

en: Filter <quote>Neon</quote> applied
ro: Filtru <quote>Neon</quote> aplicat

en: This filter detects edges in the active layer or selection and gives them a bright neon effect.
ro: Acest filtru detectează marginile din stratul sau selecția activă și le conferă un efect luminos de neon.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Neon…</guimenuitem></menuchoice>.
ro: Puteţi găsi acest filtru prin <menuchoice> <guimenu>Filtre</guimenu> <guisubmenu>Detectare de margine</guisubmenu> <guimenuitem>Neon...</guimenuitem> </menuchoice>.

en: Neon filter options
ro: Opțiuni filtru neon

en: Radius
ro: Rază

en: This option lets you determine how wide the detected edge will be.
ro: Această opțiune vă permite să determinați cât de lată va fi muchia detectată.

en: Intensity
ro: Intensitate

en: This option lets you determine how strong the filter effect will be.
ro: Această opțiune vă permite să determinați cât de puternic va fi efectul filtrului.

en: Applying example for the Laplace filter
ro: Exemplu de aplicare a filtrului Laplace

en: Filter <quote>Laplace</quote> applied
ro: Filtru <quote>Laplace</quote> aplicat

en: This filter detects edges in the image using Laplacian method, which produces thin, pixel wide borders.
ro: Acest filtru detectează marginile din imagine utilizând metoda Laplace, care produce borduri subțiri, late de 1 pixel.

en: Introduction
ro: Introducere

en: Edge-Detect
ro: Detectare de margine

en: Edge detect filters search for borders between different colors and so can detect contours of objects.
ro: Filtrele detectoare de margini caută borduri între diferite culori și astfel pot detecta contururi de obiecte.

en: They are used to make selections and for many artistic purposes.
ro: Ele sunt folosite pentru a face selecții și pentru multe scopuri artistice.

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.
ro: Cele mai multe dintre ele sunt bazate pe metode de calcul degrade și să producă linii groase de frontieră. Vezi Fig. 1 care reprezintă variații de intensitate a culorilor. Pe stânga este un degrade lent de culoare, care nu este o frontieră. Pe dreapta este o variație rapidă, care este un avantaj. Acum, să calculăm degradeul, viteza de variație, pe această margine, adică primul derivat (Fig. 2). Trebuie să decidem că o bordură este detectată atunci când degradeul este peste o valoare prag (bordura exactă este la partea de sus a curbei, dar acest top variază în funcție de frontiere). În cele mai multe cazuri, pragul este ridicat și setat pentru borduri groase.

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.
ro: Detectare Laplace a muchiei folosește derivata a doua(Fig. 3). Partea de sus a curbei este acum la zero și clar identificată. De aceea filtrul Laplace face o bordură subțire, doar de un pixel lățime. Dar acest derivat oferă mai multe zerouri corespunzătoare undelor mici, rezultând în margini false.

en: Some blurring before applying edge filters is often necessary: it flattens small ripples in signal and so prevents false edges.
ro: Unele neclarități înainte de aplicarea a filtrelor detectoare de margine sunt adesea necesare: se aplatiza variațiile mici și se previne astfel crearea de margini false.

en: Image Gradient
ro: Degrade imagine

en: Applying example for the Image Gradient filter
ro: Exemplu de aplicare a filtrului Degrade imagine

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with default options.
ro: Filtru <quote>Degrade imagine</quote> aplicat cu opțiuni implicite.

en: Filter <quote>Image Gradient</quote> applied with Direction option.
ro: Filtru <quote>Degrade imagine</quote> aplicat cu opțiunea Direcție.

en: This filter detects edges in one or two gradient directions.
ro: Acest filtru detectează marginile într-una sau două direcții ale degradeului.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Image Gradient…</guimenuitem></menuchoice>.
ro: Puteți găsi acest filtru la <menuchoice><guimenu>Filtre</guimenu><guisubmenu>Detectare de margine</guisubmenu><guimenuitem>Neon...</guimenuitem></menuchoice>.

en: Image Gradient filter options
ro: Opțiuni filtru Degrade imagine

en: Output mode
ro: Mod de ieșire

en: <guilabel>Magnitude</guilabel> is default: it combines both directions. <guilabel>Direction</guilabel>: only one direction is used. <guilabel>Both</guilabel> is like Magnitude.
ro: <guilabel>Magnitudinea</guilabel> este implicită: combină ambele direcții. <guilabel>Direcția</guilabel>: numai o direcție este folosită. <guilabel>Ambele</guilabel> este ca Magnitudine.

en: Output mode examples
ro: Exemple de mod de ieșire

en: Original image, with abrupt luminosity change
ro: Imaginea originală, cu o schimbare abruptă de luminozitate

en: Option Magnitude is selected
ro: Opțiunea Magnitudine este selectată

en: Option Direction is selected. In result, black is no edge detected, white is edge detected.
ro: Opțiunea Direcție este selectată. Rezultând în negru când nicio margine nu este detectată, iar alb când o margine este detectată.

en: Edge
ro: Margine

en: Gradient
ro: Degrade

en: Prewitt compass
ro: Busolă Prewitt

en: Differential
ro: Diferențial

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Edge…</guimenuitem></menuchoice>.
ro: Puteţi găsi acest filtru prin <menuchoice> <guimenu>Filtre</guimenu> <guisubmenu>Detectare de margine</guisubmenu> <guimenuitem>Margine...</guimenuitem> </menuchoice>.

en: Edge filter options
ro: Opțiuni filtru margine

en: Algorithm
ro: Algoritm

en: Edge detector offers several detection methods:
ro: Detectorul Margine oferă mai multe metode de detectare:

en: Here, this method has no options and so is less interesting than the specific Sobel.
ro: Aici, această metodă nu are opțiuni și așa este mai puțin interesantă decât cea specifică metodei Sobel.

en: After applying the filter (Sobel option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiunea Sobel)

en: Result doesn't look different from Sobel.
ro: Rezultatul nu arată diferit față de Sobel.

en: After applying the filter (Prewitt compass option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiunea Prewitt Compass)

en: Edges are thinner, less contrasted and more blurred than Sobel.
ro: Marginile sunt mai subțiri, mai puțin contrastante și mai neclare decât Sobel.

en: After applying the filter (Gradient option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiunea degrare)

en: No evident difference from Sobel.
ro: Nici o diferență evidentă față de Sobel.

en: After applying the filter (Roberts option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiunea Roberts)

en: Edges less bright.
ro: Marginile mai puțin strălucitoare.

en: After applying the filter (Differential option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiune diferențială)

en: Less interesting than the specific one.
ro: Mai puțin interesant decât cel specific.

en: After applying the filter (Laplace option)
ro: După aplicarea filtrului (opțiunea Laplace)

en: Amount
ro: Cantitate

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.
ro: O valoare scăzută conduce la rezultate în mai închise, cu contrast ridicat și imagine cu margini subțiri. O valoare mare rezultate în margini groase, cu contrast scăzut și multe culori în zonele întunecate.

en: Border behavior
ro: Comportamentul bordurii

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.
ro: În cazul în care detectorul de margine va primi pixeli adiacenți pentru calculele sale atunci când se lucrează pe conturul imaginii. Această opțiune va avea doar un efect asupra limitelor rezultatului (dacă există). <guilabel>Clamp</guilabel> este implicit și cea mai bună alegere.

en: Difference of Gaussians
ro: Diferențe gaussiene

en: Applying example for the <quote>Difference of Gaussians</quote> filter
ro: Exemplu de aplicare a filtrului <quote>Diferențe gaussiene</quote>

en: Filter <quote>Difference of Gaussians</quote> applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.
ro: Filtru <quote>Diferențe gaussiene</quote> aplicat cu raza 1 = 1.000 și raza 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.
ro: Acest filtru face detectare a marginilor folosind așa-numitul algoritm <quote>Diferența gaussiană</quote>, care funcționează prin efectuarea de două neclarități gaussiene cu raze de estompare diferite fiecare, și scăzând-le pentru a obține rezultatul așteptat. Acest algoritm este foarte utilizat pe scară largă în vederea artificială (poate și în cea biologică, de asemenea!), și este destul de rapid, deoarece există metode foarte eficiente pentru a face neclaritatea gaussiană. Cei mai importanți parametri sunt razele de neclaritate ale celor două neclarități gaussiene. Este, probabil, mai ușor să le setați folosind previzualizare, dar poate fi util să se știe că creșterea razei mai mici tinde să conducă la apariția de margini mai groase, iar scăderea razei mai mare tinde să crească <quote>pragul</quote> pentru ca ceva să fie recunoscut ca o margine. În majoritatea cazurilor, veți obține rezultate mai frumoase dacă raza 2 este mai mică decât raza 1, dar nimic nu vă împiedică să le inversați, iar în situațiile în care aveți o cifră luminoasă pe fundalul întunecat, inversarea acestora poate îmbunătăți de fapt rezultatul.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Difference of Gaussians…</guimenuitem></menuchoice>.
ro: Puteţi găsi acest filtru prin <menuchoice> <guimenu>Filtre</guimenu> <guisubmenu>Detectare de margine</guisubmenu> <guimenuitem>Diferențe gaussiene...</guimenuitem> </menuchoice>.

en: Gaussian Difference filter options
ro: Opțiuni filtru diferență gaussiană

en: Radius 1, Radius 2
ro: Raza 1, Raza 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.
ro: <guilabel>Raza 1</guilabel> și <guilabel>Raza 2</guilabel> sunt razele de neclaritate pentru cele două neclarități gaussiene. Dacă doriți să se producă ceva care arata ca o schiță, în cele mai multe cazuri configurarea <quote>Raza&nbsp; 2</quote> mai mică decât <quote>Raza &nbsp; 1</quote> va da rezultate mai bune.
