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谷歌Photos是如此的2020 -欢迎来到自我托管照片管理的世界

谷歌提供了许多可取的,易于使用,有效的功能。开放的源是棘手的。

用户界面

当然,用户界面设计是主观的。在我们看来,这些应用的ui都不是很好,荔枝可能是个例外。在一些案例中,有一些优秀的迹象。然而,在大多数情况下,界面感觉像是由开发人员设计的——这种设计不是一件好事。没有必要重新发明轮子;一点点艺术上的借用可以大有帮助。

Google照片使用一个简单的“时间轴视图”,它显示顶部最近的照片。我们的列表-nextCloud照片,PhotoNix和Librehotos上的几个应用程序也是如此。我们喜欢那个照片从未向您展示同一个主页。相反,它使用一个随机排序函数来公开您可能忘记的库的部分。

Librehotos是一个糟糕的UI的一个例子,但是让一个令人失望的ui。在纸上,应用程序有一切。但实际上,很难知道该应用程序在没有丢弃到命令行并读取日志。例如,单击“扫描照片”按钮提供用户在Web UI中没有反馈。同样,“训练面”之间有什么区别,并将它们标记在脸部仪表板上?这不是直观的。

那么什么是最不坏的呢?

在这种比较中,光普拉肯是我们的最爱之一,但即使它是不完善的。该应用程序被其杂乱和混乱的界面放下。在大多数照片管理应用程序中,单击图像本身打开它。这里,简单的动作开始多图像选择。要在光推中打开图像,您必须在缩略图的左上角点击一个微小的半透明放大镜(或有时它是相机?)。

照片管理是一款有效管理大量数据的游戏:标签,深度元数据(镜头类型,ISO,曝光等),位置等。Lychee是处理这种复杂性的正确方法的一个很好的例子。当您鼠标悬停在图像上时,一个小字幕装饰了底部角落,显示图像名称和捕获照片时使用的一些相机设置。所有元数据都隐藏在一个小图标。

另一方面,Photonix的界面是杂乱的。它试图确定所有内容的优先级,而不是首先放置内容。Librehotos同样受到困扰,在导航较大的库时感觉慢和笨拙。

获奖者:荔枝和PhotoStructure。两者都将其潜在的复杂性隐藏在美观和功能性的UI背后。

基本的图像编辑

Google照片支持基本的图像编辑,如裁剪和旋转。那么,令人惊讶的是,唯一一个具有任何具有任何编辑功能的应用程序都是Lychee和Peacurecuture。两者都可以旋转图像,但这就是它。此处的应用程序都不会按照您在Google中执行的作物或应用颜色调整。Librehotos声明旋转支持,但我们无法在UI中找到此功能。

获奖者:荔枝和PhotoStructure,但他们是最不坏的,因为包括旋转能力。能快点给我们种庄稼吗?

菲尔·哈维。

非破坏性编辑

我们已经谈过了一点关于元数据,但它是什么?元数据是有关图像的信息,例如捕获日期/时间,镜头,焦距等。元数据是图像本身的一部分,就在JPEG或RAW文件中。在捕获后编辑此数据被视为禁忌而没有充分的理由。您希望帮助保护图像的数据完整性,并保留原始信息的神圣性。

如果需要对图像进行编辑,它们通常会被存储在两个地方:或者在原始图像旁边的sidecar文件中,或者作为编辑该文件的应用程序的目录或数据库文件。Side188金宝搏维护cars相对来说是可移植的,允许一个应用程序中的编辑转移到另一个应用程序中,而数据库模式通常是特定应用程序的专有。

以上是一个完整的例子使用RAW映像收集的元数据[exiftool] ()菲尔·哈维。

许多人已经花了很多时间组织和策划他们的照片集。因此,一个无法导入现有文件系统而不需要修改的应用程序并不是非常有用。

SeacureSture自主地依赖于Into Intoise和组织文件的能力,但它也可以使用存储在其他地方的文件。Chevereto要求您上传图像,但由于这里没有编辑功能,这令人担忧。Lychee通过使用Symlinks模拟到使用其结构存储文件的软件来处理这一点不同。

LibrePhotos不会让你上传图片;相反,它会对文件系统进行索引。ML算法生成的编辑和元数据存储在Postgres数据库中。

优胜者:我们的第三串。这里没有明确的胜利者。它是一个可以在我们测试的每个应用程序中使用更多细化的区域。

通过链接分享图片

对于一些用户来说,共享图片至关重要。荔枝做得很好,它允许直接分享到社会媒体或生成url的图像缩放到特定的分辨率。与此同时,分享图片是像cheveto这样的应用程序的全部目的,该应用程序也支持通过直接链接或社交媒体分享。

LibrePhotos不提供社交媒体集成,但当一张图片被标记为公共时,它会自动将共享URL复制到你的剪贴板上。

Photonix和Photostructure没有共享选项。

冠军(s):Lychee和Chevereto

无缝上传的移动应用程序

嘿,Nextcloud终于要赢得一个奖项了!在我们的比较中,还没有其他公司发布过移动应用,更不用说能像Nextcloud这样可靠地自动上传的应用了。

荣誉奖包括开源句子,封闭来源Resilio同步(以前是BitTorrent Sync),和foldersync.Android。

优胜者: Nextcloud

什么时候是猴子不是猴子?什么时候是一只狗!顺便说一句,他是Arch Linux之后的名字Archie(书呆子警报!)。
放大 /什么时候是猴子不是猴子?什么时候是一只狗!顺便说一句,他是Arch Linux之后的名字Archie(书呆子警报!)。
Alex Kretzschmar.

机器学习

最后,我们来到Google照片的最困难的部分复制的体验:能够搜索对象或一个人年'有价值的图像和得到你想要的结果。谷歌能够访问大量的训练数据(你的照片),从而使它的ML模型成为最好的。

PhotoStructure、荔枝、Chevereto和nextcloud等一些应用程序没有ML功能。

当Photonix中的物体检测工作时,它运行得很好。搜索树,voila-几十个树的树木出现。不幸的是,模型可以非常错误。

例如,在一个装满了十几个图像的文件夹,在同一天拍摄的同一日,在同一个房间,秒 - 算法在识别他作为猴子和狗多次之间的算法翻转(见上文)。不幸的是,在像这样的情况下,检测算法中的检测算法中没有任何种类的上下文意识。

另一个奇怪之处是:狗的照片被奇怪地检测为“恐怖”风格。可怜的一动也不动地。

这些类型的问题并不是Photonix;他们瘟疫“家庭成长”ML模型。模型的质量仅与其馈送的数据一样好。

对于另一个竞争者,LibreVotos具有面部和对象检测和乐趣和独特(但最终毫无意义)的数据可视化。我们很乐意在例如单击时,将云中的单词带到底层的“伪专辑”。还有一个社交图,展示了如何将检测到的面部聚集在一起。这是一个有趣的概念,可以在进一步开发的情况下将应用程序分开。

LibreVotos对象检测结果的质量在实践中被命中或错过。它往往很容易合理化为什么在德克萨斯州阿马里洛的凯迪拉克牧场的形象中,算法被标记为“水上乐园”。也许这是天空的过饱和颜色?

Photoprism,Photonix和Librehotos所有使用Tensorflow来生成标签并对图像进行分类。来自LibreThotos和光素产生的结果比来自Photonix的比例更详细和准确。再次,这证明了模型的质量问题。

Photoprism目前只支持对象分类,但是正在持续努力增加面部识别。这GitHub的问题自2018年以来,跟踪进程已经开放,所以我们可能还需要一段时间。

优胜者: LibrePhotos。它具有目标检测和人脸识别,以及一些独特的数据可视化。

结论

到目前为止,它应该清楚:在离开Goog​​le照片时,每个人都没有一个自主的照片管理解决方案。无论是财务成本(运行服务器,购买硬盘等)还是自主主办的时间成本都值得这只是您可以制作的决定。

这里没有任何应用程序将检查每个框。因此建立一个完整的解决方案,您将需要至少几个。工作流程可能需要使用一个应用程序从您的移动设备上获取图像,一个应用程序来组织和标记它们,并且可能另一个与朋友和家人共享它们。随着这种比较亮点,自主托管通常是完全拥有您的命运并支付公司为您构建易于使用的系统之间的权衡。

谷歌Photos仍然是离线备份的最佳选择。(你在听3-2-1原则备份,对吧?)当你考虑到电力,硬件和你的时间,存储的价格通过谷歌一体不太远。它每月从100GB开始为1.99美元,并具有200GB(每月2.99美元),2TB(每月9.99美元),一直到30TB(每月149.99美元)。

当自托管时,存储和数据完整性成为你的责任。对于照片等不可替代的媒体来说,这一点至关重要。如果您正在将这个用例放在一个系统中,那么它可能值得检查我们的ZFS 101篇文章还有一些重要的考虑因素。

伟大的消息是,旋转自己的自主托管照片管理解决方案并从未如此容易。如果您不确定哪个应用程序将为您工作,请使用围绕互联网漂浮的众多VPS免费试验之一,以便自己尝试应用程序。还要考虑这些应用程序一直在添加新功能的考虑因素。

对于这7个应用程序的摊牌,我们可能不满意的结论揭示了一个重要的事实:照片管理软件的世界太复杂了,一个或两个人的开发团队很难妥善处理。除非我们看到一些应用程序开发者开始将他们的资源集中在一起,否则我们可能需要一段时间才能得到一个真正优秀的自托管选项来将我们中的许多人从谷歌中拉出来。

亚历克斯Kretzschmar (@ironicbadger)是狂热的开源福音师。他是共同主人的自托管的播客创始人之一,linuxserver.io.,并著有perfectmediaserver.com。他与红帽的OpenShift合作,以前写过订阅自动化自动化对于ARS。

列出荔枝的图像

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