gimp-help trunk - en to ru translation catalogue (69 entries)

en: Sobel
ru: Собел

en: Filters
ru: Фильтры

en: Edge Detect
ru: Выделение края

en: Overview
ru: Общая информация

en: Applying example of the Sobel filter
ru: Изображение до и после выделения края по Собелу

en: Original image
ru: Исходное изображение

en: Filter <quote>Sobel</quote> applied
ru: После применения фильтра <quote>Собел</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.
ru: Фильтр <quote>по Собелу</quote> выделяет горизонтальные и вертикальные края отдельно на сером изображении. Цветные изображения сначала преобразуются в серые.

en: Activating the filter
ru: Местонахождение

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Sobel…</guimenuitem></menuchoice>.
ru: Этот фильтр можно найти в меню <menuchoice><guimenu>Фильтры</guimenu><guisubmenu>Выделение края</guisubmenu><guimenuitem>Оператор Собеля…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Options
ru: Параметры

en: Sobel filter options
ru: Параметры фильтра <quote>Собел</quote>

en: Renders near horizontal edges.
ru: Отображает около горизонтальных краёв.

en: Renders near vertical edges.
ru: Отображает около вертикальных краёв.

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.
ru: Этот параметр позволяет управлять фильтром, если выбрано только одно направление: будет создан рельеф с бугорками и выемками.

en: Neon
ru: Неон

en: Applying example for the Neon filter
ru: Пример применения фильтра <quote>Неон</quote>

en: Filter <quote>Neon</quote> applied
ru: После применения фильтра <quote>Неон</quote>

en: This filter detects edges in the active layer or selection and gives them a bright neon effect.
ru: Этот фильтр выделяет край активного слоя или выделения и придаёт ему яркий эффект неона.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Neon…</guimenuitem></menuchoice>.
ru: Этот фильтр можно найти в меню <menuchoice><guimenu>Фильтры</guimenu><guisubmenu>Выделение края</guisubmenu><guimenuitem>Неон…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Neon filter options
ru: Параметры фильтра <quote>Неон</quote>

en: Radius
ru: Радиус

en: This option lets you determine how wide the detected edge will be.
ru: Определяет предел по которому находится граница

en: Intensity
ru: Интенсивность

en: This option lets you determine how strong the filter effect will be.
ru: Определяет яркость полученных неоновых границ.

en: Laplace
ru: Лаплас

en: Applying example for the Laplace filter
ru: Изображение до и после выделения края по Лапласу

en: Filter <quote>Laplace</quote> applied
ru: После применения фильтра <quote>Лаплас</quote>

en: This filter detects edges in the image using Laplacian method, which produces thin, pixel wide borders.
ru: Этот фильтр выделяет края по методу Лапласа, который производит края шириной в один пиксель.

en: Introduction
ru: Введение

en: Edge-Detect
ru: Выделение края

en: Edge detect filters search for borders between different colors and so can detect contours of objects.
ru: Фильтры выделения края ищут границы между разными цветами, таким образом находя контуры объектов.

en: They are used to make selections and for many artistic purposes.
ru: Они используются чтобы указать выделения и для других художественных целей.

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.
ru: Большинство из них использует методы вычисления градиента и даёт толстые линии. На рис. 1 показаны изменения в интенсивности цвета. Слева показан медленный градиент цвета, не составляющий границу. Справа показано быстрое изменение цвета, составляющее границу. Давайте вычислим градиент, или скорость изменения, этой границы, то есть первую производную (рис 2). Мы должны решить что граница считается найденой, если градиент превысит определённый предел (точная граница находится вверху кривой, но этот верх зависит от границы). В большинстве случаев, предел находится под верхом и граница получается широкой.

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.
ru: Выделение края Лапласа использует вторую производную (рис. 3). Верх кривой теперь на нуле и легко виден. Поэтому фильтр Лапласа рисует тонкую границу, шириной всего в одну точку. Но эта производная даёт несколько нулей, в результате чего получаются ложные края.

en: Some blurring before applying edge filters is often necessary: it flattens small ripples in signal and so prevents false edges.
ru: Обычно необходимо немного размывания до применения фильтров края: размывание удаляет мелкие вариации в изображении и предохраняет от выделения ложных краёв.

en: Edge
ru: Край

en: Roberts
ru: По Робертсу

en: Gradient
ru: Градиент

en: Prewitt compass
ru: Компас по Превиту

en: Differential
ru: Дифференциальный

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Edge…</guimenuitem></menuchoice>.
ru: Этот фильтр можно найти в меню <menuchoice><guimenu>Фильтры</guimenu><guisubmenu>Выделение края</guisubmenu><guimenuitem>Край…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Edge filter options
ru: Параметры фильтра <quote>Край</quote>

en: Algorithm
ru: Алгоритм

en: Edge detector offers several detection methods:
ru: Предлагаются следующие методы выделения края:

en: Here, this method has no options and so is less interesting than the specific Sobel.
ru: У этого метода нет параметров, и он менее интересный, чем специальный фильтр по Собелу.

en: After applying the filter (Sobel option)
ru: После применения фильтра (По Собелу)

en: Result doesn't look different from Sobel.
ru: Нет заметных отличий от по Собелу.

en: After applying the filter (Prewitt compass option)
ru: После применения фильтра (Компас по Превитту)

en: Edges are thinner, less contrasted and more blurred than Sobel.
ru: Края тоньше, менее контрастные и более размазанные чем по Собелу.

en: After applying the filter (Gradient option)
ru: После применения фильтра (Градиент)

en: No evident difference from Sobel.
ru: Нет заметных отличий от по Собелу.

en: After applying the filter (Roberts option)
ru: После применения фильтра (По Робертсу)

en: Edges less bright.
ru: Края менее яркие

en: After applying the filter (Differential option)
ru: После применения фильтра (Дифференциальный)

en: Less interesting than the specific one.
ru: Менее интересный, чем специальный фильтр.

en: After applying the filter (Laplace option)
ru: После применения фильтра (По Лапласу)

en: Amount
ru: Величина

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.
ru: При низком значении получается контрастное изображение с тонкими краями. Высокие значения приводят к широким краям, низкому контрасту и многим цветам в тёмных областях.

en: Border behavior
ru: Поведение на краях

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.
ru: Где определитель края будет находить примыкающие пиксели для расчётов, при работе с краями изображения. Этот параметр повлияет только на итоговые края (при их  наличии). Установка по умолчанию и лучший выбор — <guilabel>Обрезать</guilabel>.

en: Difference of Gaussians
ru: Разница по Гауссу

en: Applying example for the <quote>Difference of Gaussians</quote> filter
ru: Пример применения фильтра <quote>Разница по Гауссу</quote>

en: Filter <quote>Difference of Gaussians</quote> applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.
ru: Фильтр <quote>Разница по Гауссу</quote>, применённый с радиусом 1= 1.000 и радиусом 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.
ru: Этот фильтр находит края с помощью алгоритма <quote>Разница по Гауссу</quote>, который применяет к изображению два <quote>Гауссовых размывания</quote> с разными значениями радиуса и находит разницу их результатов. Этот алгоритм широко применяется в области искуственного видения и работает достаточно быстро, благо существуют быстрые выполнения <quote>Гауссова размывания</quote>. Наиболее важные параметры фильтра - два радиуса. Их легче всего указать смотря на окно просмотра. Стоит помнить, что увеличение малого радиуса приводит к широким границам, а уменьшение большого радиуса увеличивает предел, по которому определяется граница это или нет. В большинстве случаев лучшие результаты получаются когда радиус 2 меньше радиуса 1. При светлых изображениях с тёмным фоном обратные значения дают лучшие результаты.

en: You can find this filter through <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Edge-Detect</guisubmenu><guimenuitem>Difference of Gaussians…</guimenuitem></menuchoice>.
ru: Этот фильтр можно найти в меню <menuchoice><guimenu>Фильтры</guimenu><guisubmenu>Выделение края</guisubmenu><guimenuitem>Разница по Гауссу…</guimenuitem></menuchoice>.

en: Gaussian Difference filter options
ru: Параметры фильтра <quote>Разница по Гауссу</quote>

en: Radius 1, Radius 2
ru: Радиус 1, Радиус 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.
ru: <guilabel>Радиус 1</guilabel> и <guilabel>Радиус 2</guilabel> определяют радиусы размывания для двух размываний Гаусса. Чтобы получить что-то вроде эскиза, в большинстве случаев хорошие результаты получаются, если указать значение <guilabel>Радиуса 2</guilabel> меньше, чем значение <guilabel>Радиуса 1</guilabel>.
