Článek na Raspberry Pi představuje nový vzhled desktopu operačního systému Raspberry Pi OS v aktuálním vydání 2026-09-15.
Nové verze Roundcube Webmailu 1.6.19 a 1.7.4 řeší několik zranitelností.
Na Kickstarteru běží kampaň na podporu hloupého (jenom volání a SMS) tlačítkového DIY telefonu MAKERphone 2.0 od společnosti CircuitMess postaveného na ESP32-S3 a volitelně také s hodinkami MAKERband. S možností psaní vlastních aplikací. S volitelnými HW rozšiřujícími moduly.
Byla vydána nová verze 10.7 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Přibyly balíčky HomeBox a Scrypted.
OpenRGB (GitLab) dospěl do verze 1.0 (YouTube). OpenRGB (dříve OpenAuraSDK) je svobodný multiplatformní software umožňující nastavení podsvícení celé řady různých „herních“ komponent a periferií.
Dnes startuje prodej headsetu Steam Frame. Počínaje dneškem se tedy můžete zapsat na seznam pro jeden z následujících modelů: Steam Frame 256 GB za 1 049 EUR a Steam Frame 1 TB za 1 279 EUR.
Vládní CERT upozorňuje na kritickou zranitelnost v GitLab Community Edition (CE) a Enterprise Edition (EE). Zranitelnost CVE-2026-85706 typu path traversal v Repository Commits API dosahuje skóre CVSS 10.0. Kvůli nedostatečnému omezení cest a chybějícímu vynucení autentizace může za určitých podmínek neautentizovaný útočník číst libovolné soubory ze serveru GitLab, a získat tak přístup k citlivým datům a konfiguraci instance.
Linux může běžet nativně na ESP32-S3 – bez emulace a rovnou s 9,7″ e-paperem.
Homebrew (Wikipedie), správce balíčků pro macOS a od verze 2.0.0 také pro Linux, byl vydán ve verzi 7.0.0. Pro sandboxing se na Linuxu nově používá Landlock místo Bubblewrap. Na stránce Homebrew Formulae lze procházet seznamem balíčků. K dispozici jsou také různé statistiky.
Správce fotografií Shotwell byl vydán ve verzi 33.0 (GitLab). Hlavní novinkou v tomto vydání po dvou letech je přechod na GTK4.
V diskuzích k mému dvoudílnému článku o automatizovaném retušování digitalizovaných textů ([1], [2]) se Filip Jirsák opakovaně pozastavoval nad tím, proč rovnou nepoužít OCR, které retušování udělá také, a může ho udělat lépe. Již v diskuzi jsem zmínil, že mé zkušenosti s OCR nejsou velké, a nyní dodávám, že to málo, které mám, je poněkud rozpačité. Přesto mi to nakonec nedalo, abych jednu dvoustranu ze zpracovávaného dokumentu nezkusil procesem rozpoznávání textu prohnat.
Jestli jsem Filipovým poznámkám správně porozuměl, předmětem sporu jsou odstraňování šumu a šedého pozadí; ostatní úpravy jako odstranění černých okrajů, ořez a korekce sklonu se zdají být pochopitelné. Co se šumu týče, asi mělo být v článku více zdůrazněno, že filtr unpaperu je ve výchozím nastavení opravdu citlivě nastaven, tj. že odstraňuje prakticky pouze jednopixelové body, pokud zároveň v nejbližším okolí je jen velmi málo jiných bodů, takže i při relativně nízkém rozlišení skenovaných dokumentů a malém písmu skutečně nehrozí, že by filtr postihl interpunkci či podtržení. Samozřejmě je žádoucí si výsledek filtru na vzorku zkontrolovat a v případě potřeby upravit jeho intenzitu či jej úplně vypnout.
Odstraňování šedého pozadí možná byl v článku věnován mnohem větší prostor, než si ve skutečnosti zaslouží – pokládám za náhodu, že jsem se potkal se zvýšeným počtem knih, které rámečky se šedým pozadím používaly, jinde se s nimi asi v takové míře nesetkáte. Každopádně zde nelze mluvit o nějakém obecném retušování, naopak šlo o nastudování vzorku tohoto šumu a sepsání algoritmu přesně cíleného na jeho odstranění. Jak by v tom nějaké OCR mohlo být lepší?
A nyní k provedenému testu: nechal jsem zpracovat originální sken a retušovaný sken jedné dvoustrany obsahující mimo jiné i texty v šedých rámečcích. Jak dokazují přiložené snímky obrazovky, na textu v šedých rámečcích v originálním obrázku si OCR vylámalo zuby, za text označilo jenom části rámečků a písmena v nich nepoznalo správně. V retušovaných obrázcích mělo OCR u textů v rámečcích stejnou úspěšnost jako u jiného textu mimo rámeček. Co se běžného šumu týče, zde dávám Filipovi za pravdu, s tím OCR problém nemá.
Použité OCR bylo OmniPage 4.0 SE, což asi nebude žádný zázrak pod Sluncem, přesto to potvrzuje mou hypotézu, že retušování může OCR pomoci. I když třeba jiné OCR s vhodným profilem může uspět lépe (dokud neuvidím, neuvěřím), asi budu raději dál retušovat než-li ztrácet čas hledáním vhodného profilu.
Tiskni
Sdílej:
netpbm, na zakódování pak DJVU. S programem unpaper jsem před několika lety příliš spokojen nebyl. Škoda, že teď nemám zrovna nic, na čem bych jej opět vyzkoušel, možná se už zlepšil. Samotné rozpoznávání pak zavrhuju proto, že jej nemám čím provádět, navíc by posloužilo jen jako text pro prohledávání DJVU. A to zvládne i on-line služba any2djvu.
Originály jsou černobílé v rozlišení 200 dpiAlespoň to, ať můžeme porovnat alespoň něco.
Retušovať, potom rozpoznávať a rozpoznané uložiť ako vrstvu pod text - DJVU alebo PDF. My tak robíme, sprístupnili sme zopár oscannovaných kníh a časopisov, tak som sa s tým kedysi dosť hral. Článok je na veľmi dobrej úrovni, škoda že nebol píaný pred pár rokmi, takto som si to všetko musel poobjavovať sám 
Rozpoznávanie a použiitie textu bez grafickej verzie je nanič - chybovosť je ta jeden-dva znaky na riadok (dosť, ak ide o publikáciu, kde na znakoch záleží), ale hlavne hrozí veľké riziko zblbnutia rovníc, tabuliek, schém apod. Pre beletriu to nie je až také podstatné, pre vedeckú literatúru veľmi.