Tech blog
  • Blog
  • Github
  • Twitter
  • luigi@grigio.org
linux

Condividere le foto e i metadata in LAN tra Linux, Mac e Windows

  • Luigi

Luigi

19 May 2009 • 2 min read

Quando scattate una foto potreste voler aggiungere la coordinata di dove l'avete fatta, una categoria, le persone presenti, la licenza di distribuzione, ecc.. Queste ed altre informazioni sono i cosidetti: metadata.



Ci sono molti modi per associare i metadati a una foto, potete farlo tramite il sito web Flickr oppure con iPhoto, ma il problema di fondo è che questi metadata non sono scritti sulla foto ma altrove. Quindi, se decidete di cambiare servizio o programma dovrete reinserire o reimportare tutti questi dati.

La Babele dei metadati. Cosa c'è che non va iPhoto, F-Spot & C.

Le macchine fotografiche scrivono la "data di scatto" e altre informazioni in formato EXIF, Windows Photo Gallery scrive i tag in XMP, Spotlight legge i tag in IPTC, altri programmi per organizzare le foto hanno una database proprio, Picasa legge i metadata XMP ma li scrive in IPTC, mp3, ogg/vorbis, mkv, theora, mp4 hanno altri formati, risultato? Un gran casino.

Perché supportare XMP

XMP è il formato di Adobe, adottato da Microsoft in Windows Vista/7 che supporta sia le foto che i video e si può scrivere con diversi tool open source multipiattaforma: exiftool(Xmp Manager), exiv2 e libexempi.
Inoltre è il formato scelto da Creative Commons per scrivere le licenze sui file (embedded).

La soluzione (temporanea): Picasa 3 Beta

XMP sarà anche multipiattaforma, ma diversi indicizzatori Spotlight, Beagle e Tracker non lo leggono o non lo supportano a dovere. Che fare?
Il programma gratuito per organizzare di Google (Picasa) è disponibile per Linux e Mac, quindi se scrivete i metadata in XMP lui è in grado di leggerli e indicizzarli.
In attesa di implementazioni più native(*) Picasa offre tutta la libertà possibile per organizzare le vostre foto come volete, perché a differenza di iPhoto e F-Spot, Picasa non crea un database interno ma monitora costantemente le cartelle che gli indicate.

Condividere le foto in LAN

Un'altro vantaggio di usare XMP/Picasa è che potete condividere agevolmente le vostre foto nella vostra rete locale. Basta creare una condivisione della vostra cartella con le foto con Samba. Qualsiasi altro pc della rete potrà accedere a quei metadata e alla foto contenute. L'unico problema è che Picasa non legge le cartelle nascoste quindi, dopo aver montato la cartella remota, dovete renderla disponibile in modo che [foto-remote] sia selezionabile da Picasa.

ln -s .gvfs/[cartella-remota] ~/[foto-remote]


Dopo la scansione iniziale Picasa genererà le anteprime e scaricherà l'originale della foto all'occorrenza.

La libertà è anche la possibilità accedere ai propri dati indipendentemente dal sistema operativo utilizzato.

(*) per ora si è visto solo uno standard Freedesktop http://www.freedesktop.org/wiki/Specifications/shared-filemetadata-spec

Opencode Benchmark Dashboard: La Guida Definitiva per Trovare i Migliori LLM Locali

Opencode Benchmark Dashboard: La Guida Definitiva per Trovare i Migliori LLM Locali

Negli ultimi anni, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno fatto passi da gigante, e sempre più utenti cercano soluzioni che possano funzionare direttamente sul proprio computer, senza dipendere da servizi cloud. Opencode Benchmark Dashboard è uno strumento opensource che permette di confrontare le performance dei diversi modelli LLM
05 Mar 2026 2 min read
OpenCode Benchmark Dashboard: Find the Best Local LLM for Your Computer
Featured

OpenCode Benchmark Dashboard: Find the Best Local LLM for Your Computer

If you're looking to run large language models (LLMs) locally, finding the right balance between accuracy and speed can be challenging. OpenCode Benchmark Dashboard is a new tool that helps you compare different LLM performances directly on your hardware. What is OpenCode Benchmark Dashboard? OpenCode Benchmark Dashboard is
04 Mar 2026 2 min read
Accuracy vs Speed in Local LLMs: Finding Your Sweet Spot
Featured

Accuracy vs Speed in Local LLMs: Finding Your Sweet Spot

Local LLMs evolve fast. Balancing accuracy and performance is not one-size-fits-all; your best fit depends on hardware, use case, and how much context you need for your workflows. Accuracy vs speed chart created on my personal coding/agentic benchmark with llm-eval-simple The Core Trade-off * Highly accurate models often demand more
28 Feb 2026 3 min read
Tech blog © 2026
  • Sign up
Powered by Ghost